HOG特征在计算机视觉领域中被广泛应用于行人检测、人脸识别、物体识别等任务。 HOG特征的分类方法之一是使用支持向量机(SVM)。SVM是一种常见的机器学习算法,用于二分类和多分类问题。它通过将数据映射到高维空间中,找到一个最优的超平面来实现分类。在使用HOG特征进行目标检测时,可以将提取到的HOG特征作为SVM的输入,训...
HOG(HistogramofOriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法,是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法,对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性,最初是用HOG特征来来识别人像,通过HOG特征提取+SVM训练,可以得到很好的效果,OpenCV已经有了。HOG特征提取的大致流程如下: 详细解读 第一步...
svm.setType(cv2.ml.SVM_EPS_SVR) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) #SVM对象参数的设置,核算子的设定等 svm.train(featureArray, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labelArray) #把计算得到的HOG数据放到SVM对象分类器里面进行训练 HOG=cv2.HOGDescriptor() HOG.setSVMDetector(get_svm_detector(svm))...
1 内容介绍 为了满足人工智能在目标识别方法中的应用需求,需要具备对海量数据进行智能分类、识别、判读的能力.进一步挖掘了目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的目标识别算法应用于红外目标识别过程中.选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现目标检测与分类算法,从而实现...
在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现,Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架。因此,Hog...
它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
3.关于SVM。我的代码中的main()中有两种方法可以形成分类器。一种是自己训练的,一种是OPENCV库中的。我想说,库中的分类器诚然专业不容置疑,但是这个机器学习的问题是这样,根据不同的场景,正、负样本都会有很大的变化,尤其是负样本被环境的变化影响程度比较剧烈。因此或许库中的样本训练结果并不适合你所检测的地...
本文主要讲如何通过HOG特征和SVM分类器实现部分交通标志的检测。由于能力有限,本文的检测思路很简单,主要是用来自己练习编程用,也顺便发布出来供需要的人参考。本项目完整的代码可以在我的github上下载:traffic-sign-detection。博客或代码中遇到的任何问题,欢迎指出,希望能相互学习。废话不多说了,下面就来一步步介绍我的...
基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测 摘要: 行人检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究领域。传统的方法主要依靠HOG特征和SVM分类器来实现行人检测,但是传统的方法存在一定的缺陷,如对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性。本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器,在行人检测任务中取得了较好的效果。
本文提出了一种基于HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征的车辆检测系统设计与实现方法。该方法通过对车辆图像进行特征提取,并利用支持向量机(SVM)进行分类,实现了对车辆的准确检测。实验结果表明,该系统具有较高的检测准确率和较低的误报率,适用于各种复杂交通场景。 1.引言 随着车辆数量的快速增长,交通问题日益...