基于方向梯度直方图的行人检测算法_第1页
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文档简介

1、by RadonHISTORGRAMS OF ORIENTED GRADIENTS FOR HUMAN DETECTION1WindowBlockCellbin重要概念2HOG描述子的输入根据测试，window的大小为64*128时效果最好。Window3Block & Cell4Block & Cell5bin6色彩和gamma归一化梯度计算统计局部图像梯度信息block归一化生成特征描述向量算法流程7一维的离散微分模板(-1, 0, 1), (1, 0, -1)水平梯度图和垂直梯度图求幅值和相位对于3通道图像，只保留梯度幅值最大的通道的梯度。梯度计算8对block加一个高斯空域窗口Bloc

2、k中每个pixel根据自己的梯度和位置进行投票统计局部图像梯度信息9投票的权重梯度幅值的函数直接使用梯度幅值效果最好block中的每一个pixel对相邻cell和其梯度方向的相邻区间进行投票。Block中的投票10三线性插值x方向、y方向和梯度的角度这三个参数空间Block中的投票11统计局部图像梯度信息12block归一化13HOG描述子将window中所有block对应的特征描述向量组合在一起 HOG没有选取主方向或旋转梯度方向直方图不具有旋转不变性 HOG不具有尺度不变性 HOG在密集采样的图像块中进行计算特征向量的各个维度隐含了其在检测窗口中的位置信息通过使用不同旋转方向的样本进行训练，改变在待检测图像中的窗口大小，使用HOG描述子也能实现具有旋转不变性和尺度不变性的算法。生成特征描述向量14色彩和gamma归一化梯度计算统计局部图像梯度信息block归一化生成特征描述向量算法流程15SVM16SVM 松弛变量17结果 第1次训练18hard example19也适用于生成hard

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