hog专题
用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml文件，并对分类器进行加载和检测
看到一篇论文上讲到可以用adaboost分类器进行行人检测，就想自己动手训练一下分类器，折腾了两周终于训练成功了。。。 opencv中有两个函数可以训练分类器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe,前者只能训练haar特征，后者可以用HAAR、LBP和HOG特征训练分类器。这两个函数都可以在opencv\build\x86\vc10\bin
HOG与SIFT特征学习
都点进这个链接了，我就不用再赘述这俩特征是干嘛的了吧。 我就不用再说一遍：他们分别是通过精妙的手工设计的一些方法，来对图像的进行特征提取，将图像中一堆像素转换成具有其内容特征的数字向量，因而可以用来给各种模型（如SVM）进行处理的一些特征。 HOG方向梯度直方图 Histogram of Oriented Gradient，在行人检测领域用的较多，DPM中也用到了HOG特征 主要思想： 在
行人检测（haar+adaboost 与 hog+SVM）
最近在做行人检测，而最流行，也是最老的两种方法就是haar+adaboost 与 hog+SVM。两种我都尝试了，效果并不如想象的好，所以要想有更好的效果，一是要有预处理，二是要有更大量的正负样本。 下面现总结一下自己应用的 haar+Adaboost 进行的行人检测： 我分别训练了两个分类器，训练数据库均来自NICTA（澳大利亚信息与通讯技术研究中心），用其中的2000张
三种特征分类器Haar、LBP和HOG
最常用到的三种特征分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息； LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息； HOG描述的则是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息。 三种特征在图像处理和机器学习领域都得到了广泛的应用，在此做一个总结，方便后面复习。 版本历程 1） Haar：因为之前
HOG ,SIFT 特征实现
http://blog.csdn.net/q123456789098/article/details/52748918 讲的很清晰 HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。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
关于 HOG 代码 的一些解释
原文转自：http://hi.baidu.com/nokltkmtsfbnsyq/item/e1328f39b3abedb0623aff52 http://hi.baidu.com/nokltkmtsfbnsyq/item/6103f8b1fe9ed0e34ec7fd52 感谢原创作者~~ 去年我做一个作业和调研的时候看了HOG的那篇论文，没怎么看明白，于是就求助于opencv的代码，结
MD hog 实现移动侦测
1. 原图resize到 640*360 大小， resize方法可采用 bilinear interpolation; 2. 计算 Hog水平方向和垂直方向的梯度，滤波 kernel如下 MD_HogGradX = "-1,-2,0,2,1" MD_HogGradY= "-1,-2,0,2,1" 3.对比帧选择，假如当前帧号为 N, 使用第（N - MD_RefFrmIdx）帧为参考
目标检测的图像特征提取之 HOG特征
转自：http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8291093 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。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
特征提取与检测(四) : HOG特征
一、HOG简介 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。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
Python dlib（HOG+SVM）人脸识别总结
Python dlib（HOG+SVM）人脸识别总结 面部标志检测 dlib 68点（HOG+SVM），194点人脸识别模型，包括口（外嘴唇，内嘴唇），鼻，眉毛（左右眉），眼睛（左右眼），下鄂 5点面部标志检测器（左眼2点，右眼2点，鼻子1点）面部对齐更高效 眨眼检测 ear 眨眼瞬间达到0 疲劳驾驶检测—连续帧ear 面部对齐 眼睛 连线反正切获取旋转角度，期望图像眼睛横
图像特征提取之HOG+LBP+HAAR
（一）HOG特征 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。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Dal
HOG算法思路和应用
梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算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。 H
【交通标志识别】基于matlab Hog+SVM路标检测与识别【含Matlab源码 1715期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
Histograms of Oriented Gradients (HOG)描述子理解
HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors） 以及形状上下文方法（ shape contexts）有很
2013_CVPR_BoF meets HOG Feature Extraction based on Histograms of Oriented p.d.f Gradients for Imag
最近看到一篇较新的基于BOF的改进的特征提取算法，来自cvpr'2013,从大的方面来讲，这篇paper的算法改进主要包括以下几个方面： 1.BOF算法采用把特征映射到word上达到降维的目的，然后统计图像的word直方图，这篇文献采用计算特征的pdf（概率密度函数）的方法获得特征的表达，其中计算pdf采用KDE（核密度估计）的算法。一幅图像用一个pdf来表示。 2.求pdf的梯度：对p
使用开源工具OpencvsharpHelper测试Hog + svm机器学习效果
关于OpencvsharpHelper 关于OpencvsharpHelper---> [开源]OpenCVSharp工具_tfarcraw的博客-CSDN博客 使用opencvsharp搭建的测试工具，可以方便地从海康相机，USB相机采集图像，测试各个函数不同参数的处理效果。 字符识别效果： 使用方法 1、选择数据集 点击开始训练： 等一会，训练成功 载入
Local occluded face recognition based on HOG-LBP and sparse representation
一、引言 人脸识别技术是一种基于人脸特征的生物识别技术，广泛应用于安全等领域。 目前大多数人脸识别系统都是在自然条件下基于标准的人脸识别， 但人脸是自然结构目标的一种复杂的细节变化，检测和识别容易受到力量变化、面部表情、手势和面部远离、以及其他因素如帽子、眼镜、围巾等的影响 。面部遮挡是导致识别率下降的主要因素。 因此，具有遮挡的人脸识别是一个需要解决的关键问题， 其困难主要体现在遮挡引起的特征丢
SIFT与HOG特征提取
SIFT ：scale invariant feature transform HOG：histogram of oriented gradients 这两种方法都是基于图像中梯度的方向直方图的特征提取方法。 1. SIFT 特征 实现方法： SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的感兴趣点一起使用。这些感兴趣点与一个特定的方向和尺度（scale）相关联。通常是
Hog特征、Haar特征
HOG： http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7365651（转载） HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于
HoG梯度方向直方图总结
文章转自：http://blog.csdn.net/lxlclzy1130/article/details/52510795 博文1：OpenCV HOGDescriptor： 参数与图解 http://blog.csdn.net/raodotcong/article/details/6239431 博文2：opencv源码解析：各个参数讲解 http://www.cnblog
【OpenCV】基于BoW词袋模型/HoG+SIFT特征提取的图像检索系统
功能介绍 图片检索结果 Image Retrieval精确度和召回率计算调试数据记录（处理效率、特征值、相似度等） 总体思路 输入路径预处理样本库、提取特征值（HoG/SIFT/LBP/Haar-like）读取待检索图片、提取特征值计算TF/IDF词频（Term Frequency/Inverse Document Frequency）遍历样本库、计算相似度排序、取最相似的前topN个结果重
HOG特征+SVM 进行行人检测，bootstrapping SVM调优。带源码，分析步骤，异常处理分析。
场景：检测自然环境中的行人 识别：就是对物体进行分类 检测：就是回答是否有人 流程->检测->识别 思想： 大多数检测算法的核心思想是把图像拆分成很多小的块，然后将每个图像块分类为包含行人或者不包含行人两类 算法步骤为 Hog特征+SVM 检测是否有行人 步骤： 1.建立包含行人的一个图像数据库。这将作为我们的正数据样本 2.建立不包含行人的一个图像数据库。这将作为我们的负数据样本. 3.在
目标检测的图像特征提取（一）HOG特征
1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。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Da