HOG特征详解：行人检测的关键算法

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。