行人检测法hog十svm

时间: 2023-06-24 17:03:31 浏览: 39
行人检测常用的方法之一就是HOG+SVM。其中,HOG(Histogram of Oriented Gradients)是一种特征描述子,用于描述图像中的对象;而SVM(Support Vector Machine)则是一种分类器,用于将图像中的对象分类为行人或非行人。 具体来说,HOG+SVM方法的流程如下: 1. 采集训练数据集,包括正样本(行人图像)和负样本(非行人图像)。 2. 对每张图像提取HOG特征,即将图像分成小的块,计算每个块中梯度的方向和强度,并用这些信息构建一个直方图。 3. 对所有图像的HOG特征进行归一化处理,以便SVM分类器能够更好地处理不同大小和形状的图像。 4. 使用SVM对处理后的特征进行训练,以建立一个分类模型,用于区分行人和非行人图像。 5. 在测试阶段,对待检测图像进行相同的HOG特征提取和归一化处理,再使用训练好的SVM分类器对图像进行分类,得出行人或非行人的结果。 需要注意的是,HOG+SVM方法的准确率受到许多因素的影响,如样本的数量和质量、特征的选择和处理等。因此,在实际应用中需要不断优化和调整算法参数,以达到更好的效果。
相关问题

行人检测 HOG SVM

行人检测是计算机视觉中的一项任务,其目的是自动识别和定位图像或视频中的行人。HOG(方向梯度直方图)和SVM(支持向量机)是常用的行人检测方法。 HOG特征描述子是一种局部特征描述子,它通过计算图像局部梯度的方向和强度,并将其转化为直方图形式。这种方法可以有效地捕捉图像中的纹理和形状信息,对于行人检测任务非常有效。 支持向量机是一种机器学习方法,它可以将数据集分为两个类别,并寻找最优的超平面来分割它们。在行人检测中,SVM可以训练一个分类器,以将行人与其他图像区域区分开来。 HOG和SVM结合使用可以实现高效的行人检测。首先,使用HOG算法提取图像特征,然后使用SVM分类器将图像区域分为行人和非行人两个类别。这种方法已经在行人检测领域取得了很好的效果,并被广泛应用于安防、自动驾驶等领域。

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] [ .reference_list ]

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