Advertisement

通过OPENCV和HOG特征结合SVM分类器，进行行人识别（从训练阶段到识别阶段）。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码的注释十分详尽，因此非常适合初学者理解。压缩包中包含了两段完整的程序，请务必仔细研读。其中，OPENCV与HOG特征相结合，并利用SVM分类器进行行人识别，涵盖了从训练数据准备到最终行人识别的全过程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于OpenCV的HOG特征与SVM分类器行人识别（从训练到应用）
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于HOG特征和KNN分类器的人车分类识别
    优质
    本研究提出了一种利用HOG特征提取与KNN分类器相结合的方法，有效实现人车图像的精准分类识别，在智能监控领域具有广泛应用前景。 人车分类识别可以使用HOG特征结合KNN分类器实现。
     
  • 交通标志识别：利用HOG与色彩空间特征结合支持向量机(SVM)进行交通标志识别
    优质
    本研究提出了一种基于HOG和颜色空间特征相结合的方法，并应用支持向量机（SVM）分类器，以提高交通标志的识别精度。 Traffic_sign_recognition：采用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能来识别交通标志。使用支持向量机（SVM）对图像进行分类。
     
  • 基于SVM的HOG特征行人检测训练
    优质
    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。
     
  • 基于HOG和SVM的行人检测分类器训练
    优质
    本研究旨在开发一种行人检测系统，采用HOG特征提取与SVM分类相结合的方法，有效提升行人识别精度。 行人检测分类器的训练完成后可以测试其效果。需要注意的是，在训练过程中要确保样本路径设置正确。
     
  • 基于HOG和SVM的行人检测分类器训练
    优质
    本研究采用HOG特征提取与SVM分类算法相结合的方法，旨在提高行人检测系统的准确性。通过大量样本数据训练模型，优化行人识别性能。 行人检测分类器的训练完成后如何测试效果？需要注意样本路径的问题。
     
  • 基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法
    优质
    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。
     
  • 行人检测的HOG特征与SVM训练源代码
    优质
    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。