Advertisement

关于HOG+SVM的经典总结。

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

简介：
BERNT SCHIELE 先生是一位在计算机视觉和模式识别领域享有盛誉的权威专家。本文的核心在于对HOG与SVM算法在分类识别任务中的性能进行总结性阐述，并将其与Adboost、形状模式化等一系列其他算法进行了对比分析。我们坚信，对本领域技术感兴趣的读者在阅读完本文之后，将能够对整体识别算法体系获得一个较为全面的认知与理解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 对HOG+SVM的经典综述
    优质
    本文是对基于方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)分类器相结合的人体检测算法的全面回顾，涵盖其发展历程、技术细节及应用实例。 BERNT SCHIELE 是计算机视觉及模式识别领域的权威专家。本段落主要总结了HOG+SVM在分类和识别方面的性能，并与其他算法如Adaboost、基于形状模型的方法进行了比较。相信对这一技术感兴趣的朋友读完此文后，会对整个识别算法领域有一个全面的了解。
     
  • 关于漫画人脸识别的经典文章总结
    优质
    本文综述了关于漫画人脸识别的经典文献和研究成果，涵盖了特征提取、表情识别及身份验证等多个方面，为相关领域研究者提供参考。 近年来关于漫画人脸识别的文章主要总结了该领域的一些方法以及数据库构建方面的进展。
     
  • 基于MATLAB的经典行人检测算法实现（结合HOG与SVM），已调试可运行版本.rar
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的经典行人检测算法源代码，该算法融合了HOG特征提取和SVM分类器技术。经过详细调试的程序可以直接运行，方便用户快速上手体验。 行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，在图像或视频流中自动识别和定位行人的位置上发挥着关键作用。本项目基于MATLAB实现了一个经典的行人检测系统，它结合了Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征提取和支持向量机(SVM)分类器的方法。 1. **直方图定向梯度（HOG）**：这是一种强大的特征描述符，在行人检测中特别有效。通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图，它可以捕捉物体边缘及形状信息。具体来说，图像被划分为小单元格，并在每个单元内计算梯度强度与方向；接着将这些单元合并为更大的块进行重采样和归一化处理，从而减少光照变化的影响。经过这样的预处理后得到的HOG特征用于后续分类。 2. **支持向量机（SVM）**：这是一种监督学习模型，广泛应用于分类及回归分析中。在行人检测场景下，SVM被用作二元分类器来区分行人与非行人对象。通过训练样本中的HOG特征集进行学习后，SVM能够确定一个最佳的超平面以最大化两类样本间的间隔距离。该项目可能采用了线性核函数或更复杂的径向基函数（RBF）等非线性核函数来适应复杂的数据分布。 3. **MATLAB实现**：作为一种专为数学和科学计算设计的强大编程环境，MATLAB非常适合用于图像处理及机器学习任务。在这个项目中，它被用来执行HOG特征提取、SVM模型训练与测试过程。其内置的丰富功能以及可视化工具极大地简化了代码编写与调试工作。 4. **算法流程**： - 预处理：对输入图像进行灰度化和归一化等预处理操作。 - HOG特征提取：利用HOG算法计算出图像中的特征向量。 - SVM训练：使用带有标签的训练样本数据来训练SVM模型。 - 检测阶段：在每个检测窗口中，运用已培训好的SVM对提取到的HOG特征进行分类处理。 - 后处理：根据SVM输出结果通过滑动窗口和非极大值抑制技术去除重复检测框。 5. **调试与运行**：此项目已经完成调试工作，在MATLAB环境中可以正常运作。这意味着所有必要的代码、数据以及配置文件均已准备就绪，用户可以直接启动程序来执行行人检测任务。 借助于这个基于MATLAB实现的行人检测系统，开发者能够深入了解HOG和SVM在实际应用中的操作机制，并依据需要调整参数以优化性能表现。对于那些希望学习计算机视觉、机器学习及图像处理技术的学生与研究者而言，这是一个非常有价值的实践资源。同时由于MATLAB提供了详尽的技术文档和支持社区，用户可以轻松获取到所需帮助来解决遇到的问题。
     
  • 关于IFIX的几点经验总结
    优质
    本文基于作者在项目管理和软件开发过程中的实践经验，对使用IFIX平台进行系统维护和故障排除进行了详细总结，分享了几点实用的经验心得。 IFIX使用经验总结包括定时器的使用方法以及脚本程序的应用技巧。
     
  • 关于Qt开发的经验总结
    优质
    本文是一篇基于作者在Qt开发领域的丰富经验所撰写的总结性文章。文中详述了作者从初学到精通过程中积累的各种技巧、最佳实践以及常见问题解决方案，旨在为同样使用或计划使用Qt进行应用开发的开发者们提供实用参考和指导。 这是一篇非常实用的Qt经典开发总结，出自同事的小小心得，内容写得很好，现在与大家分享一下。
     
  • Python面试经典题总结
    优质
    本书汇集了众多经典的Python编程面试题目和解答，旨在帮助读者深入理解Python语言的核心概念与实际应用技巧。 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题目中重复的内容较多，为了简洁起见可以简化为：Python 经典面试题及常见问题。
     
  • ResNet系列的经典网络结构总结
    优质
    本文对ResNet系列的经典网络结构进行了全面梳理和总结，旨在帮助读者深入了解并掌握这一领域的核心知识和发展脉络。 ResNet论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》指出：网络越深能够提取的信息越多且特征更丰富。然而实验发现随着深度的增加，优化效果反而变差，测试数据和训练数据上的准确率也下降（即所谓的“网络退化”）。为了使更深的网络也能取得更好的性能表现，何凯明提出了一种新的结构——ResNet。这一创新主要受到了VLAD以及Highway Network的研究启发。 在该架构中，核心是残差学习模块（ResNet Block），包括身份映射和残差映射两种类型。
     
  • 基于HOG-SVM的行人检测
    优质
    本研究采用HOG特征与SVM分类器相结合的方法进行行人检测，通过提取图像中的局部梯度信息实现对行人的准确识别。 基于HOG和SVM的行人检测在MATLAB平台上实现。这种方法利用了方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）特征提取与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器相结合，以提高行人的识别精度和效率。