hog+svm是统计学习吗

是的，HOG+SVM是一种基于统计学习的方法，其中HOG是一种特征提取算法，SVM是一种分类器。这种方法被广泛应用于目标检测、人脸识别等领域。在该方法中，HOG算法能够从图像中提取出目标的特征向量，然后将这些特征向量输入给SVM分类器进行分类。因此，HOG+SVM算法是一种基于统计学习的目标检测算法。

相关问题

hog+svm是机器学习还是统计学习

HOG+SVM是一种机器学习方法，它利用SVM算法对HOG特征进行分类，从而实现目标检测任务。具体来说，HOG+SVM方法首先对图像进行特征提取，得到图像的HOG特征表示，然后利用SVM算法对HOG特征进行分类，最终实现目标检测任务。

机器学习是一种通过算法让计算机自动学习并改进的技术，主要涉及到数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等多个领域。HOG+SVM方法利用SVM算法对数据进行分类，属于一种典型的监督学习方法，因此可以被归类为机器学习的范畴。

相比于统计学习，机器学习更注重算法的设计和性能优化，更加强调数据的处理和特征的提取，而统计学习更注重对数据的建模和推断，更加强调对模型的解释和理论的探究。因此，HOG+SVM方法更符合机器学习的特点，而不是统计学习。

HOG+SVM算法统计检测框的步骤

HOG+SVM算法统计检测框的步骤如下：

1. 获取训练样本集，包括正样本和负样本，正样本是需要检测的目标，负样本是与正样本尺寸相同的图像块，但不包含目标。

2. 提取正负样本的HOG特征，HOG特征是指将目标图像分成小的单元格，计算每个单元格的梯度直方图，然后将相邻单元格的直方图连接起来，形成一个大的特征向量。

3. 使用SVM分类器对训练样本进行分类，将正负样本分开。

4. 将目标图像按照固定的尺度进行滑动窗口扫描，每个窗口提取HOG特征。

5. 使用训练好的SVM分类器对每个窗口进行分类，得到一个置信度分数。

6. 对窗口进行非极大值抑制，去除重复检测的窗口。

7. 根据置信度分数排序，选择得分最高的窗口作为检测结果。

8. 可以根据需要调整窗口的尺寸，重新扫描图像，得到更准确的检测结果。

以上就是HOG+SVM算法统计检测框的步骤。