HOG特征提取算法及其在人脸检测中的应用

最新推荐文章于 2023-12-31 01:45:19 发布
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文章标签： 算法 人工智能 计算机视觉 matlab
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本文介绍了HOG算法，一种图像特征提取方法，常用于行人检测，也在人脸检测中有广泛应用。通过Matlab实现，包括图像灰度化、梯度计算、单元格直方图构建、块归一化及SVM分类器训练，展示了HOG在人脸检测中的具体流程。

HOG特征提取算法及其在人脸检测中的应用

HOG（Histogram of Oriented Gradients）算法是一种图像特征提取方法，可以用来描述图像中的物体形状和纹理。它最初是用于行人检测，但在人脸检测等领域也有广泛的应用。

HOG算法的基本思想是将图像分成小的单元格，计算每个单元格内梯度方向直方图。然后将相邻若干个单元格组成一个块，对块内的直方图做归一化处理。最终将所有的块的特征串联起来，就得到了整个图像的特征向量。

下面我们用Matlab实现HOG特征提取，并将其应用到人脸检测中。

首先，我们需要载入一张图片并进行灰度化处理。

img = imread('face.jpg');
img_gray = rgb2gray(img)
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【C++ 科学计算】基于C++实现人脸识别算法（HOG）
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基于C++实现人脸识别算法（HOG）
【人脸检测——基于机器学习4】HOG特征
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06-20 1778
HOG特征的全称是Histograms of Oriented Gradients，基于HOG特征的人脸识别算法主要包括HOG特征提取和目标检测，该算法的流程图如下图所示。本文主要讲HOG特征提取。
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12-07
hog用于行人检测的经典原文文章（英语），值得仔细研究一番。
使用HOG+SVM进行人脸检测
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05-11 4697
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静静地玛尼石
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facedetect-test.rar_HOG人脸检测_haar_haar 人脸_人脸特征向量
09-23
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08-16 1934
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FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-10 3727
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05-24
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基于HOG+SVM的人脸识别
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03-17 1645
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基于直方梯度图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）的人脸识别算法研究及附带MATLAB代码
code_welike的博客
09-12 340
本文介绍了基于直方梯度图（HOG）的人脸识别算法原理，并提供了相应的MATLAB代码实现。HOG算法通过计算局部图像块的梯度直方图，将图像转换为全局特征向量，从而实现人脸识别任务。其基本思想是将图像划分为小的局部区域，计算每个区域内像素的梯度直方图，并将这些直方图串联起来形成一个全局特征向量。训练分类器：使用训练数据集对特征向量进行分类器的训练，常用的分类器有支持向量机（SVM）和人工神经网络等。计算梯度直方图：对每个图像块内的像素，计算其梯度方向和梯度幅值，并将其投影到梯度方向直方图中。
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weixin_30773135的博客
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一、概述 　　前面一个系列，我们对车牌识别的相关技术进行了研究，但是车牌识别相对来说还是比较简单的，后续本人会对人脸检测、人脸识别，人脸姿态估计和人眼识别做一定的学习和研究。其中人脸检测相对来说比较简单，譬如Dlib库中直接封装了现成的库函数 frontal_face_detector 供相关人员使用，但是Dlib的运行速率并不是很高，另外于仕琪老师的 libfaceDetection 库具有较...
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