Advertisement

人脸检测的梯度方向直方图。

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

简介：
该论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》由 Navneet Dalal 和 Bill Triggs 共同撰写，详细探讨了 HOG 特征的方法。该研究深入分析了利用梯度直方图来检测人类目标的有效性，并阐述了其在人脸识别和人体检测等领域的应用潜力。HOG 特征是一种用于描述图像局部结构的强大工具，通过计算图像中梯度方向的直方图来捕捉图像的边缘、纹理和形状信息，从而实现对人类目标的准确识别。 论文系统地介绍了 HOG 特征的提取方法、参数设置以及在实际应用中的性能表现，为相关领域的研究提供了重要的理论基础和实践指导。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • HOG方向梯度直方图的代码
    优质
    这段代码实现了计算机视觉中的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取算法，用于图像识别和物体检测任务。 HOG的Matlab源代码以及C++实现的效果都不错。本人专注于视频处理方向，有兴趣可以联系。
     
  • 方向梯度直方图(HOG)的Matlab源程序
    优质
    本资源提供了一个详细的MATLAB实现代码，用于计算图像的方向梯度直方图（HOG），适用于计算机视觉和机器学习中的物体检测任务。 HOG（方向梯度直方图）的MATLAB源程序。
     
  • MATLAB中的方向梯度直方图计算程序
    优质
    本程序提供在MATLAB环境下实现方向梯度直方图(HOG)算法的代码。适用于图像处理和计算机视觉领域中的人体检测等任务。 MATLAB程序代码实现方向梯度直方图计算效果很好。
     
  • 全方位人脸检测
    优质
    简介：全方位人脸检测技术能够识别和定位图像中的人脸位置及大小，无论面部是正面还是侧面，均能准确捕捉，并提取关键特征点。 这个程序是在MATLAB下开发的，用于解决人脸检测中的多角度问题。
     
  • 改进后的标题可以是：“基于方向梯度的直方图(HOG)”
    优质
    本研究提出了一种改进的方向梯度直方图（HOG）算法，在保持原有特征提取能力的基础上，进一步提高了目标检测的速度与准确性。 HOG（Histogram of Oriented Gradient）方向梯度直方图用于描述图像局部区域的梯度或边缘的方向分布。选择HOG而不是其他低级特征，如像素亮度、梯度信息及其组合，是因为像素亮度只能反映两个图像块之间的亮度差异，而梯度特征对噪声较为敏感。相比之下，基于梯度方向的直方图不仅能有效表征图像局部结构的信息，还具有较好的抗噪性和鲁棒性。
     
  • 图像方向导数与图像梯度
    优质
    《图像方向导数与图像梯度》一文深入探讨了图像处理中方向导数和梯度的概念及其应用，为边缘检测、特征提取等技术提供了理论基础。 图像方向导数和图像梯度。
     
  • 基于AdaBoost的人脸检测方法
    优质
    本研究提出了一种改进的人脸检测算法，利用AdaBoost技术优化特征选择过程，有效提升了人脸检测的速度与准确性。 这是一段非常好的基于Adaboost算法的人脸检测代码，可以用来进行基于Adaboost的人脸检测。
     
  • 基于OpenCV的ResNet深度学习人脸检测方法
    优质
    本研究采用OpenCV平台结合ResNet模型，提出了一种高效的人脸检测算法，显著提升了检测精度与速度。 使用OpenCV深度学习模型残差网络（ResNet）进行人脸检测，实现了静态图像中的人脸检测和实时视频流中的面部识别功能。
     
  • 基于PyTorch的Yolov5人脸检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于PyTorch框架的人脸检测算法，采用改良版Yolov5模型，有效提升人脸检测精度与速度，在多种数据集上表现出色。 基于PyTorch的Yolov5人脸检测技术利用了先进的深度学习框架和模型，在人脸识别领域展现了强大的性能。这种方法结合了高效的数据处理能力和精准的目标识别能力，为各种应用场景提供了可靠的技术支持。
     
  • 自动检测图片方向
    优质
    本工具能够智能识别并纠正照片的方向问题，确保所有上传或拍摄的照片都能以正确的角度展示给用户，提升视觉体验。 在Android上识别照片的方向并自动旋转。