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基于HOG与SVM的数字识别方法

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简介：
本研究提出了一种基于HOG特征提取和SVM分类器的数字识别方法，有效提高了图像中数字的辨识精度。 在OpenCV3.4.1上使用hog+svm实现了数字识别，包括检测与训练部分。训练已经完成，可以直接运行。

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  • 基于HOG与SVM的数字识别方法
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    本研究提出了一种基于HOG特征提取和SVM分类器的数字识别方法，有效提高了图像中数字的辨识精度。 在OpenCV3.4.1上使用hog+svm实现了数字识别，包括检测与训练部分。训练已经完成，可以直接运行。
     
  • 基于HOG与SVM的人脸口罩识别方法.zip
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    本项目提出了一种结合HOG特征提取和SVM分类器的人脸口罩检测算法，旨在准确识别佩戴口罩的状态，适用于疫情防控等多种场景。 基于HOG和SVM的人脸口罩识别算法文件架构如下： - HOGdescriptor.m：获取图像的HOG方向直方图。 - computeGradient.m：计算传入图像每个像素点在x、y轴的梯度。 - drawRectangleImage.m：在图像上绘制方形框图。 - gamma1.m：gamma校正算法。 - dection.m：预测算法运行入口。 - guiTest.m：Matlab GUI界面生成使用说明。 进行预测之前需要先对样本进行训练，可以使用trainImg.m中的函数。修改正负样本段落件夹路径后开始训练，完成后MATLAB会得到一个SVM分类器。接下来，在dection.m中修改需要进行预测的图片路径以及预测结果路径，并将SVM分类器传入该方法执行。 训练集采用的是武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心开源的人脸口罩数据集（Real-World Masked Face Dataset，RMFD）。
     
  • 基于HOG与SVM的手势识别
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    本研究采用HOG特征提取结合SVM分类器实现手势识别，通过分析图像中的方向梯度直方图，准确区分不同手势动作。 利用HOG特征和SVM学习算法实现对不同手势的识别，在张开的手势上能达到90%以上的准确率。本人的毕业论文详细介绍了HOG算法和SVM算法，并提供了具体的操作步骤以及实验结果，但没有包含具体的代码。请勿随意转载。
     
  • 基于SVM与HOG的行人识别算法Matlab实现
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    本项目采用支持向量机(SVM)结合 Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征，实现了高效的行人检测算法，并在MATLAB环境中进行了详细实现和验证。 本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用了Matlab现有库，其余程序均为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动，因此运行时间会相对较长，请谅解。
     
  • 基于SVM与HOG的行人识别算法Matlab实现
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    本项目采用MATLAB编程环境，实现了基于支持向量机(SVM)和 Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征提取方法的行人识别系统。通过优化SVM参数及利用HOG的有效边缘方向信息，提高行人检测精度与鲁棒性。 本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用了Matlab现有库，其余代码皆为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动机制，因此程序运行速度会相对较慢，请见谅。
     
  • 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SVM的手写数字识别方法.zip
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    本项目采用支持向量机(SVM)算法实现手写数字的自动识别。通过训练大量样本数据，优化模型参数以提高识别准确率和效率，适用于图像处理与模式识别领域。 本程序包含三个cpp文件：main.cpp用于测试；prepare.cpp负责预处理；train_SVM则用于训练SVM模型。具体内容可以参考相关博客文章的详细介绍。
     
  • 基于HOG和SVM的性别识别源码
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    本项目提供了一套利用HOG特征与支持向量机(SVM)进行性别识别的源代码。通过提取图像中的人体轮廓特征，并应用机器学习技术，实现高效准确的性别分类功能。 基于OpenCV的HOG+SVM性别识别源码包含一个生成XML文件的脚本，可以直接使用。可以将其作为参考代码。
     
  • HOG与SVM的表情识别.zip
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    本资源包含基于HOG特征和SVM分类器的表情识别算法实现代码及文档，适用于计算机视觉和模式识别领域的研究和学习。 标题中的“HOG+SVM表情识别.zip”表明这是一个关于计算机视觉领域的项目，主要涉及两种技术：Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征提取和支持向量机（SVM）分类器，用于表情识别任务。这个领域是人工智能和计算机视觉的一个分支，常应用于人机交互、情感分析等领域。 HOG特征是一种强大的图像描述符，通常用于对象检测。它通过计算并统计局部区域的梯度方向直方图来描绘图像特征。具体步骤包括：灰度化处理、细胞结构划分、梯度计算、归一化和构建直方图等操作。在表情识别中，HOG能够捕捉到人脸关键部位如眼睛、眉毛及嘴唇的变化。 SVM是一种监督学习模型，常用于分类与回归分析任务。它的核心在于寻找一个最优超平面以最大化不同类别数据之间的间隔距离，在此项目中被用来区分不同的面部表情。C++实现的SVM可能基于LibSVM或OpenCV等开源库进行开发和优化。 该项目使用了jaffe数据库作为训练样本，这是一个包含多种表达的人脸图像集合，主要用于研究目的中的面部表情识别工作。由于仅分为三类基本情绪（如开心、中性及悲伤），这说明项目主要关注基础而非复杂的情绪类型。 此外，描述指出数据量不足可能会影响模型的性能表现。在机器学习领域内，充足的训练样本对于提高算法准确性至关重要；有限的数据可能导致过拟合或泛化能力弱的问题，在实际应用时难以准确识别新表情变化情况。 该项目开发环境为Visual Studio 2017，并且代码可能是用C++编写完成，同时可能借助MATLAB进行HOG特征的提取操作。这种混合编程方式在研究项目中较为常见，因为MATLAB拥有强大的科学计算和图像处理工具箱支持，而C++则更适合高效运行与部署。 总之，“HOG+SVM表情识别.zip”包含了一个基于这两种技术的表情分类系统，并使用了jaffe数据集进行训练，在VS2017环境下完成开发。该项目由于缺乏足够的训练样本可能导致模型效果不佳的问题提示我们在实际应用中需要更加注重数据量对性能的影响以及选择合适的特征提取方法和分类算法的重要性。
     
  • 基于SVM与HOG的花生品种识别程序
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    本项目开发了一种基于支持向量机(SVM)和方向梯度直方图(HOG)特征提取技术的花生品种自动识别系统，旨在提高农业分类效率。 花生品种识别程序是一种计算机视觉技术，它利用特定的算法来区分不同类型的花生品种。在这个程序中，SVM（支持向量机）和HOG（方向梯度直方图）是核心工具。 **SVM（支持向量机）** 是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。它的基本思想是在高维空间找到一个最优超平面来尽可能地分开不同类别的数据。当数据不是线性可分时，通过使用核函数如高斯或多项式将数据映射到更高维度的空间中以实现有效的分离。 在花生品种识别任务中，SVM根据训练集中的图像学习并确定决策边界，然后用这个边界对新输入的花生图像进行分类。 **HOG（方向梯度直方图）** 是一种特征提取方法，在物体检测中有广泛应用。它通过计算局部区域内的边缘梯度和方向来形成直方图，这些信息对于区分不同品种花生纹理和形状非常有用。在处理每张花生图像时，会先进行预处理步骤如灰度化、归一化以及去噪等操作，然后提取HOG特征作为输入数据提供给SVM分类器。 **识别流程** 包含以下几个主要阶段： 1. **数据预处理**：清理和调整花生图像的背景噪声、尺寸及颜色信息。 2. **计算HOG特征**：为每一张图片确定其局部边缘梯度方向分布情况，形成直方图作为特征向量输入给SVM分类器使用。 3. **标准化特征值**：通过缩放和平滑处理消除不同图像大小和光照条件对识别结果的影响。 4. **训练支持向量机模型**：利用已提取的HOG特征及相应的花生品种标签来优化和支持该分类任务的最佳超平面确定过程。 5. **交叉验证评估性能**：使用不同的数据集组合进行测试，以调整SVM参数如C（惩罚系数）和γ（核函数参数），从而达到最佳模型效果。 6. **实际应用中的测试与识别**：对新的花生图像提取HOG特征后输入训练好的SVM分类器中获得预测结果。