Advertisement

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

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


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • OpenCVHOGSVM).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。
  • OpenCVHOGSVM(从到应用)
    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。
  • HOG和KNN
    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。
  • SVMHOG检测
    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。
  • HOG+LBP+SVM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。
  • 手写数字在OpenCV3.0中实现(HogSVM
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV3.0平台结合HOG特征提取和SVM分类算法对手写数字进行有效识别的方法,旨在提高识别精度和效率。 基于Hog特征+SVM分类器,利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件(包括训练图片、测试图片)可以提供。
  • 手写数字在OpenCV3.0中实现(HogSVM
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV3.0库对手写数字进行识别的技术。通过提取图像的HOG特征,并结合SVM分类器,实现了高效准确的手写数字识别系统。 基于Hog特征+SVM分类器,利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件(包括训练图片、测试图片)可以提供。
  • HOGSVM检测
    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。
  • HOGSVM检测
    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。
  • 检测HOGSVM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。