关于车辆与行人识别算法的特征提取.doc

简介：
本文档探讨了在智能交通系统中用于识别车辆和行人的先进算法，并着重介绍了一种高效的特征提取技术。该方法旨在提高目标检测精度及鲁棒性，为交通安全提供技术支持。 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）是一种用于计算机视觉和图像处理中的物体检测特征描述子。它通过计算并统计图像局部区域的梯度方向直方图来生成特征信息。Hog特征与SVM分类器结合，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。值得注意的是，这种方法由法国研究人员Dalal在2005年的CVPR会议上首次提出，并且尽管后来出现了许多新的行人检测算法，但大多数都是基于HOG+SVM这一思路进行的改进和发展。本段落将详细讲解并提供完整的算法代码。