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HOG描述子与SVM在物体检测和行人识别中的应用_hog-feature.rar_HOG特征_SVM_feature.hog

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简介：
本资源提供HOG（方向梯度直方图）描述子结合SVM（支持向量机）进行物体检测及行人识别的代码和数据集，适用于计算机视觉研究与学习。 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领域用于物体检测的描述符。该方法通过计算并统计图像局部区域内的梯度方向直方图来形成特征向量。Hog特征与SVM分类器相结合，在图像识别中得到了广泛应用，特别是在行人检测方面取得了显著的成功。这种方法由法国研究人员Dalal在2005年的CVPR会议上首次提出，尽管近年来提出了许多新的行人检测算法，但大多数仍然基于HOG+SVM的框架进行改进和发展。

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  • HOG描述子与SVM在物体检测和行人识别中的应用_hog-feature.rar_HOG特征_SVM_feature.hog
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    本资源提供HOG（方向梯度直方图）描述子结合SVM（支持向量机）进行物体检测及行人识别的代码和数据集，适用于计算机视觉研究与学习。 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领域用于物体检测的描述符。该方法通过计算并统计图像局部区域内的梯度方向直方图来形成特征向量。Hog特征与SVM分类器相结合，在图像识别中得到了广泛应用，特别是在行人检测方面取得了显著的成功。这种方法由法国研究人员Dalal在2005年的CVPR会议上首次提出，尽管近年来提出了许多新的行人检测算法，但大多数仍然基于HOG+SVM的框架进行改进和发展。
     
  • 基于SVM的HOG特征行人检测训练
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    本研究采用支持向量机(SVM)结合 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征，开发了一种高效的行人检测算法，旨在提高复杂背景下的行人识别精度和速度。 训练SVM分类器进行HOG行人检测，在VS2010 + OpenCV2.4.4环境下操作。使用过程中，请自行调整工程的include目录和lib目录配置。 正样本选取自INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，实际应用时需要上下左右各去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体图像作为训练样本。负样本则是从不含人体的图片中随机裁剪得到，尺寸同样为64*128。 SVM分类器采用的是OpenCV自带的CvSVM类进行构建和应用。
     
  • 行人检测的HOG特征与SVM训练源代码
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    本项目提供了一套基于HOG特征和SVM分类器进行行人检测的完整源代码。通过提取图像中的HOG特征，并利用SVM进行高效准确的人体目标识别，适用于多种应用场景下的行人自动检测任务。 hog特征行人检测源程序包含训练SVM。
     
  • 基于HOG-SVM的行人检测：利用INRIA数据集进行线性SVM与HOG特征分析
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    本研究采用HOG特征结合SVM分类器对行人进行检测，并通过INRIA数据集评估线性SVM的效果，为行人识别提供可靠依据。 使用线性SVM和HOG特征对照片进行行人分类 ### HOG简介 HOG是“定向直方图”的缩写（Histogram of Oriented Gradients）。这是一种称为特征描述符的算法，用于计算机视觉和图像处理模型中的对象检测。HOG通过对局部区域中梯度方向出现情况进行计数来生成图像特征。 ### INRIA Person数据集概述 在完成本教程后，您将学会： - 什么是HOG以及如何使用它。 - 计算机视觉的基本概念。 - 如何利用现成的数据集进行分类任务。 - OpenCV、Scikit-Learn和Scikit-image的基础知识。 如果您对项目或本段落有任何疑问，请在评论中提出您的问题。您也可以选择直接在浏览器上运行该项目，或者从GitHub下载并自行安装与调试。
     
  • HOG与Adaboost在行人检测中的特征提取研究综述报告
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    本报告深入探讨了HOG和Adaboost算法在行人检测领域的应用，重点分析它们的特征提取机制及优化策略，为行人识别技术的发展提供理论支持。 行人检测特征提取_HOG和adaboost检测行人论文总结报告主要探讨了如何利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征结合Adaboost算法进行高效的行人检测。该方法通过分析图像中像素点梯度方向直方图来捕捉人体轮廓的显著性，进而提高识别准确率。同时，文中还详细介绍了Adaboost在选择强分类器时的关键作用及其优化策略，为后续研究提供了理论依据和技术支持。 报告指出，在实际应用过程中，HOG特征提取步骤能够有效减少背景噪声对行人检测的影响，并且通过多尺度滑动窗口技术实现了不同场景下的鲁棒性。此外，论文还讨论了算法在计算复杂度上的改进措施以及如何针对大规模数据集进行高效训练等问题。 总之，这篇总结报告全面回顾并分析了HOG与Adaboost相结合的行人检测方法的相关理论基础、实现细节及性能评估等内容，并对未来研究方向提出了展望和建议。
     
  • 基于OpenCV的HOG特征与SVM分类器行人识别（从训练到应用）
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    本项目利用OpenCV库实现HOG特征提取及SVM分类器训练，旨在开发高效的行人检测系统。从数据准备、模型训练到实际应用，全面展示了行人识别技术流程。 代码包含详细的注释，适合初学者理解。压缩包内有两个程序，请仔细阅读。这两个程序涵盖了使用OPENCV的HOG特征和SVM分类器进行行人识别的过程，从训练到实际应用都有详细展示。
     
  • Python中使用SVM和HOG特征的手势识别（上下左右）
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    本研究探讨了在Python环境下利用支持向量机(SVM)及HOG特征进行手势方向(上、下、左、右)识别的方法，旨在提高手势识别系统的准确性和效率。 项目环境：opencv==3.4.5 scikit-learn>=0.20.2 numpy == 1.17.4 一、收集数据集 1、数据集中图片的大小为 300×300。 2、获取上、下、左、右的手势，进行皮肤检测，并将背景二值化。 3、参考文章介绍了如何进行皮肤检测。 dataset.py # -*- coding: utf8 -*- #
     
  • HOG描述子：在MATLAB中的HOG（梯度直方图）特征提取实现
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    本文章详细介绍了如何使用MATLAB进行HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取的过程和方法，适用于计算机视觉领域的研究者和技术爱好者。通过学习本文内容，读者可以掌握在图像处理中利用HOG描述子来获取目标物体边缘轮廓信息的基本技能。 HOG描述符在MATLAB中的实现用于提取梯度直方图特征。该源代码最初来自某个出处（此处省略），我对此进行了改动，以便您可以直接运行hogtest.m文件进行测试。有关HOG描述符的详细信息可以在参考文献[2]和[3]中找到。
     
  • 基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法
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    本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。
     
  • 基于OpenCV的HOG特征与SVM分类器行人识别（含训练及识别过程）.zip
    优质
    本资源提供基于OpenCV的HOG特征提取和SVM分类器行人识别方案，包括详细的训练与识别全过程代码及说明文档。 SVM_Train_Predict_HOGCropNegativeSampleFromImageOPENCV 是一个关于使用 HOG 特征与 SVM 分类器进行行人识别的流程，包括从训练到实际识别的过程。