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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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

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

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。

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！

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