hog svm检测原理

HOG (Histogram of Oriented Gradients) 是一种用于目标检测的特征描述子，SVM (Support Vector Machine) 是一种二分类模型。

HOG 特征描述子的生成过程如下：

1. 图像预处理：将原始图像转换为灰度图像，并进行归一化，使得亮度对结果没有影响。

2. 计算梯度：对灰度图像进行 Sobel 滤波器处理，得到图像的梯度和方向。

3. 划分单元格：将图像划分为多个单元格，每个单元格内包含多个像素，将每个像素的梯度值投影到该单元格的方向上，得到该单元格内的梯度直方图。

4. 归一化块：将相邻的多个单元格组成块，对每个块内的梯度直方图进行归一化，以缓解光照变化的影响。

5. 得到 HOG 特征描述子：将所有块内的梯度直方图串联起来，就得到了该图像的 HOG 特征描述子。

SVM 模型的训练过程如下：

1. 准备训练数据：将正样本（包含目标物体）和负样本（不包含目标物体）的图像转换为 HOG 特征描述子。

2. 训练模型：将正样本和负样本的 HOG 特征描述子作为训练样本，通过 SVM 算法训练得到一个分类器。

3. 对图像进行目标检测：将待检测的图像也转换为 HOG 特征描述子，通过 SVM 分类器判断该图像中是否包含目标物体。

综上所述，HOG SVM 检测的原理是利用 HOG 特征描述子对图像进行特征提取，然后通过 SVM 分类器对图像进行二分类，从而实现目标检测。

相关问题

HOG与SVM行人检测的原理和过程

HOG（Histogram of Oriented Gradients）与SVM（Support Vector Machine）是一种常用的传统机器学习方法，常用于行人检测的任务中。

HOG算法的原理是将图像分成若干个小的块，然后对每个块内的像素进行梯度计算，并统计这些梯度的方向和大小。最后将这些统计结果组成一个向量，即为该块的HOG特征向量。通过对整个图像进行这样的处理，可以得到一个由多个HOG特征向量组成的特征向量集合。这个特征向量集合可以用于训练分类器。

SVM是一种常用的分类器，其原理是将不同类别的数据在高维空间中分开，以达到最大的分类间隔。在训练过程中，SVM通过对训练数据进行训练，得到一个最佳的分类超平面，使得训练数据能够被最好地分开。

HOG+SVM行人检测的过程包括以下几个步骤：

1. 数据准备：收集包含行人和非行人的图像数据，并进行标注。

2. 特征提取：对图像数据进行HOG特征提取，得到一个由多个HOG特征向量组成的特征向量集合。

3. 数据划分：将特征向量集合划分为训练集和测试集。

4. 训练分类器：使用SVM分类器对训练集中的特征向量进行训练，并得到一个最佳的分类超平面。

5. 测试分类器：使用测试集中的特征向量进行测试，评估分类器的性能。

6. 后处理：对检测结果进行后处理，如非极大值抑制、形态学操作等，以消除重叠或误检测等问题。

需要注意的是，HOG+SVM行人检测方法的性能受到多种因素的影响，如特征提取的参数设置、分类器的选择等。其检测效果可能会受到光照、角度、遮挡等因素的影响。因此，在实际应用中，需要根据具体场景进行调整和优化。

HOG+SVM实现目标行人检测

HOG+SVM是一种常用的目标检测方法，其中HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种特征描述子，SVM（Support Vector Machine）是一种分类器。通过使用HOG特征描述子提取图像中的行人特征，然后使用SVM分类器对提取的特征进行分类，从而实现目标行人的检测。

在使用HLS（High-Level Synthesis）实现HOG+SVM目标行人检测时，可以将HOG特征描述子和SVM分类器的算法实现采用C语言编写，并进行分析优化，以更好地利用FPGA的底层架构和资源。这个过程涉及修改directive和C代码，根据不同的需求进行优化指令的实现方式。最后，通过C和RTL联合仿真，可以输出设计并导出IP，以便在vivado的其他设计中使用。

使用HLS实现HOG+SVM目标行人检测的优势在于简化了代码编写的过程。相比于直接编写RTL代码，使用HLS可以通过一个简单的for循环调用模块A来实现对模块A的复用。在资源有限的情况下，可以进行分时复用；而在需要高吞吐量的情况下，可以进行逻辑复制。只需添加不同的directive，即可生成不同的solution，综合成不同的电路结构，非常方便和高效。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [HOG+SVM实现行人检测原理总结](https://blog.csdn.net/weixin_32954161/article/details/115905294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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