HOG特征详解:行人检测的关键算法
需积分: 0 105 浏览量
更新于2024-08-04
收藏 348KB DOCX 举报
HOG特征(Histogram of Oriented Gradients)是一种强大的计算机视觉和图像处理技术,它最初在2005年CVPR的一篇文章中被用于行人检测,并与支持向量机(SVM)相结合,成为一种有效的对象识别特征描述器。HOG通过计算图像中像素的梯度方向分布,为图像中的目标提供一种不变性特征,适用于诸如分类、识别等众多视觉任务。
算法关键组成部分包括:
1. **像素(Pixel)**:图像的基本组成单元,其大小决定了窗口(窗口大小通常为m*n)的尺寸。在HOG中,像素值通常转化为灰度值,以便减少光照和阴影的影响。
2. **胞元(Cell)**:HOG算法将图像划分为固定大小(如6*6或8*8)的像素矩阵,每个胞元包含邻近的像素信息,用于后续方向梯度统计。
3. **块(Block)**:由多个胞元构成的矩形区域,用于进一步分析和统计。
4. **区间(Bins)**:根据梯度方向将其划分为多个区间,每个区间对应一个直方图。常用区间数为9,更多可能带来微小的性能提升,但超过此值效果可能不明显。
5. **Gamma变换和归一化**:通过应用Gamma压缩(如取Gamma=1/2),对图像进行规范化,减少光照变化的影响。这通常在转换为灰度图后进行。
6. **梯度计算**:计算每个像素点在x和y方向上的梯度值,这些值反映了像素强度的变化,梯度方向则是相对于x轴的偏移角度。通常使用[-1,0,1]的卷积或掩膜算子来实现。
7. **重叠(Overlap)**:为了增加特征描述的鲁棒性,HOG通常采用相邻块之间的部分重叠,这样可以捕捉到目标边缘附近的细节信息。
HOG算法的核心步骤包括计算梯度、归一化、分配到适当的区间和直方图统计,然后构建一个包含多个方向直方图的特征向量。通过这种方式,HOG能够有效地提取出物体形状和纹理信息,使得支持向量机等机器学习模型能够更好地识别和区分不同类别。HOG的广泛应用证明了它在计算机视觉领域的实用性和有效性。
2018-04-02 上传
2018-07-30 上传
2022-08-03 上传
2022-07-14 上传
2021-10-11 上传
2022-07-15 上传
2021-09-30 上传
一筐猪的头发丝
- 粉丝: 591
- 资源: 315
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集