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HOG+SVM物体目标检测
GL_a_
2017-07-31 06:54:57
一直有个疑问,利用HOG训练时,样本大小比如为64*64,在检测阶段,检测图片必须和训练样本一样大小吗?具体在训练阶段样本的选择,制作以及检测前需要什么处理?
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HOG+SVM物体目标检测
一直有个疑问,利用HOG训练时,样本大小比如为64*64,在检测阶段,检测图片必须和训练样本一样大小吗?具体在训练阶段样本的选择,制作以及检测前需要什么处理?
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GL_a_
2017-08-01
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查阅相关资料,问题已经解决。检测图片可以是比训练样本大,opencv封装的函数可以多尺度检测目标
基于C++的通过
HOG
+
SVM
训练进行行人检测算法代码实现
基于C++的通过
HOG
+
SVM
训练进行行人检测算法代码实现
HOG
+
SVM
行人检测算法
在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用
Hog
进行特征提取,利用线性
SVM
作为分类器,从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现,
HOG
+
SVM
是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架。因此,
HOG
+
SVM
也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本,都有
HOG
特征描述算子的API,而至于
SVM
,早在OpenCV1.0版本就已经集成进去
HOG
+
SVM
自定义对象检测.7z
通过图像
HOG
特征提取描述和
SVM
线性分类器的训练学习,得到对自定义对象的检测模型。内含两个自定义对象的正负样本图像和测试图像可供测试。
关于
HOG
+
SVM
的经典总结
作者:BERNT SCHIELE 其是计算机视觉以及模式识别方面权威人士,本文重点总结
HOG
+
SVM
在分类识别方面的性能,并同其它算法如Adboost,Shape modebased等都作为了比较,相信对于这方面技术比较感性趣的朋友读完此文之后,对于整个识别算法方面有一个比较全面的了解!
HOG
+
SVM
.zip
hog
+
svm
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