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Haar特征基础及图像特征识别实例
Haar特征基本概念Haar特征是一种反映图像的灰度变化的,像素分模块求差值的一种特征。主要分为以下四类:边缘特征,线性特征,对角线特征,中心特征;用黑白两种矩形框组合成特征模板,在特征标题模板内用 黑色矩形像素和减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。Haar特征对人脸部的特征检测,其主要由矩形模块差值特征进行简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色...转载 2018-12-17 20:44:51 · 1497 阅读 · 1 评论 -
HOG+SVM实现小狮子的识别
HOG特征基本介绍:HOG(方向梯度直方图)是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以...转载 2018-12-17 21:33:28 · 5558 阅读 · 35 评论