Histograms of Oriented Gradients for Human Detection论文翻译及特征总结

最新推荐文章于 2021-02-07 19:53:21 发布
转载 最新推荐文章于 2021-02-07 19:53:21 发布 · 569 阅读 · 2

本文详细介绍了梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）的计算过程，这是一种广泛用于目标检测的特征描述子。通过解析梯度计算、方向量化和直方图生成等步骤，帮助读者深入理解HOG特征提取方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

读书笔记：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
Sictsumil的博客
04-18 946
读书笔记：Histograms of Oriented Gradients for Human DetectionHistograms of Oriented Gradients for Human Detection是上一篇提到的一种特征提取(Feature Extraction)的方法。这一片paper详细的展示了HoG的所有细节。base idea of HoG物体的形状和外观可以被很好的表示
Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
yurnm的博客
02-23 1346
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是2005年CVPR会议上，法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子，该方法使用梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients,简称HOG）特征来表达人体，提取人体的外形信息和运动信息，形成丰富的特征集。
HOG：用于人体检测的梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
热门推荐
Why So Serious?
11-02 3万+
我们研究了视觉目标检测的特征集问题，并用线性SVM方法进行人体检测来测试，通过与当前的基于边缘和梯度的描述子进行实验对比，得出方向梯度直方图(Histograms of Oriented Gradient,HOG)描述子在行人检测方面表现更加突出。我们研究了计算过程中每一阶段的影响，得出小尺度梯度(fine-scale gradients)、精细方向采样(fine orientation binning)、粗糙空域抽样(coarse spatial binning)以及重叠描述子块的局部对比度归一化(loc
论文解读《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》.pdf
02-07
《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》论文的核心贡献是提出了使用梯度方向直方图（Histograms of Oriented Gradients, HOG）进行人体检测的方法，这是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛使用...
[2005 CVPR] Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
03-03
[2005 CVPR] Histograms of Oriented Gradients for Human Detection 用于人体检测的方向梯度直方图 Navneet Dalal，Bill Triggsigure 2. Some sample images from our new human detection database. The ...
人体检测梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
01-14
"人体检测梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection" 人体检测是计算机视觉和机器学习领域中的一个核心问题，旨在检测和识别图像或视频中的行人。 Histograms of Oriented Gradients ...
Histogram of Oriented gradient for human detection
Shiqing'blog
10-08 1370
转载http://blog.sciencenet.cn/blog-942948-704104.html 2005年由Navneet Dalal和Bill Triggs的发表的>是pedestrian detection的最著名的经典算法，必须仔细拜读： 摘要 该文主要研究用于visual object recognition的feature set，并采用基于linear SVM
计算方向梯度直方图，基于经典论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
12-03
计算方向梯度直方图，使用matlab实现，基于经典论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
Histograms of Oriented Gradients for Human Detection 浅见(HOG特征) 目标检测
xp215774576的专栏
12-15 1332
目标行人检测-HOG特征  1 HOG特征提出  在视频中行人检测是一个非常大的挑战，由于要适应不同行人的姿态，行人变化的外表。  所以我们要建立一个健壮的特征集，能清楚识别行人，即使在有背景的干扰，很困难识别的光照下。  所以作者Navneet Dalal and Bill Triggs 提出locally normalized Histogram of Oriented Gradien
【论文解读】Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
C_1024的博客
02-07 5030
论文信息 题目：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection 作者：Navneet Dalal and Bill Triggs 刊物：Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05) DOI:10.1109/CVPR.2005.177 论文整体理解 这篇文章是一篇典型的介绍实验
Human detection using oriented histograms of flow and appearance中的实验方法
chengyangyy的专栏
12-29 1228
We start with a set of training images (here consecutive image pairs so that flow can be used) in which all of the positive training windows (ones containing people) have been manually marked. A fi
行人检测论文笔记：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
JacobKong的博客
02-18 2859
相关知识点 从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、miss rateTP：true positive，实际是正例，预测为正例 FP：false positive，实际为负例，预测为正例 TN：true negative，实际为负例，预测为负例 FN：false negative，实际为正例，预测为负例fnr+tpr=1, fpr+tnr=1 miss rate = FNR = 1 - true po
图像特征提取算法：方向梯度直方图HOG
机器熊的技术大杂烩
05-14 5569
1.基本介绍 HOG，全称是方向梯度直方图（Histogram Of Gradient），是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。这个特征名字起的也很直白，就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值，然后进行累积，得到可以代表这块区域的直方图，使用直方图进行检索或分类。 因为HOG是一个局部特征，因此如果对一大幅图片直接提取特征，是得不到好的效果的。原理很简单。从信息论...
HOG特征检测：Dalal的2005年CVPR论文解析
"Dalal的经典论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》详细探讨了如何使用方向梯度直方图（HOG）特征进行人体检测。这篇2005年的CVPR论文由Navneet Dalal和Bill Triggs共同撰写，是计算机视觉...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值