HOF特征

最新推荐文章于 2022-01-05 21:35:47 发布
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分类专栏： 图像处理 计算机视觉 文章标签： 图像处理 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013089961/article/details/44981815
       HOF(Histogramsof Oriented Optical Flow)与HOG类似，是对光流方向进行加权统计，得到光流方向信息直方图。通常用于动作识别中。
不懂HOG特征的，这篇文章讲得很清楚。
由于目标的尺寸会随着时间发生变化，相应的光流特征描述子的维度也会变化，同时，光流的计算对背景噪声、尺度变化以及运动方向都较敏感，因此需要寻找一种基于光流的既能表征时域动作信息，又对尺度和运动方向不敏感的特征。HOF则是基于此需求提出来的。
对于光流法，这篇文章有介绍。
  • 光流计算
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光流直方图简化版HOF特征
weixin_45678940的博客
05-25 2560
光流直方图是对光流与横轴的夹角进行幅值的加权统计并编码，得到图像的特征向量。 首先进行 寻找光流追踪的点 这里有一篇非常详细的文章介绍光流 计算光流直方图并归一化 如下图所示计算光流向量与横轴的夹角，并把计算的夹角结果分配到各自的区间（这里面每30度定义一个区间），统计数量（本例中没有计算加权，应用场景和光流数量有关）。 可以得到长度为12的特征向量。 这里面我按逆时针从小到大定义的，可以按照自己的需要进行不同区域的定义。 通过 vi=vi∑i=1nviv_i=\frac{v_i}{\sum_{i=1}
氢键有机/有序框架材料，简称HOF
zhaocaijinbaoya的博客
11-27 8081
氢键有机框架材料（Hydrogen-bonded organic frameworks，简称HOF）是一类仅由有机构筑单元通过分子间氢键自组装而构筑的有序框架材料。该类材料不仅具有比表面积高、结构可设计和孔道可调控的特点，而且拥有合成条件温和、溶剂可加工性和易于再生的独特优势。然而，HOF材料的低稳定性严重阻碍了该领域的发展，限制了该类材料的潜在应用范围。 氢键-有机框架物(Hydrogen-Bonded Organic Frameworks,简称HOFs)作为一种高度有序的新型多孔晶态材料,...
HOF特征+MBH特征
blbq105的博客
08-08 2286
HOF特征+MBH特征 上文学习了HOG特征，了解了HOG是这样的计算过程。接下来学习HOF特征和MBH特征，不足之处，还望指正！ 1.HOF特征 1）概念　　 　　HOF（Histograms of Oriented Optical Flow）是计算光流方向的直方图，通常用于Action Recogntion中。而HOG则是计算图像梯度方向的直方图 2）提...
光流直方图LK算法程序（matlab）
03-19
光流直方图LK算法程序（matlab 编写）
目标检测中的一些feature descriptor
Dongjiuqing的博客
12-04 1738
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG） HOG特征是图像处理中物体检测的特征描述子。计算的是图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，因为不同区域的梯度方向是不同的。这些特征结合SVM已经广泛应用于图像识别中。 主要思想：梯度或者边缘方向密度能够图像的轮廓信息，而且梯度主要存在于图像中的边缘部分。 具体的实现方法是：将图像划分成小的连通域，我们...
HOG-HOF特征的单次学习手势识别：ChaLearn竞赛成果
2513-2532)上的一项研究成果，标题为“基于HOG-HOF特征的一次性学习手势识别”。作者Jakub Konečný、Michal Hagara以及论文的编辑Isabelle Guyon、Vassilis Athitsos和Sergio Escalera共同贡献了这篇论文。 该...
行为识别笔记：HOG,HOF与MBH特征
Will Lin的博客
10-09 2万+
在行为识别的iDT算法中，主要使用了HOG，HOF，MBH和Dense Trajectory四种特征。这里主要对前三者进行介绍。 1. HOG特征 此处HOG特征的介绍转载了zouxy09大神的文章  http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7929348/ 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Grad
论文研究-基于HOFHOG特征词袋和RF的火灾区域探测.pdf
07-22
针对传统火灾探测中灵敏度不高、反应慢的问题，提出一种基于HOFHOG特征词袋和RF的火灾区域探测。...实验证明，基于HOF与HOG等特征词袋和随机决策森林结合的分类方法在火灾探测系统中表现出了稳定的识别精度。
Action Recognition with Improved Trajectories
weixin_39749139的博客
01-05 1225
Action Recognition with Improved Trajectories
行人检测之HOG——方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient）
年轻即出发，
08-11 3万+
HOG绝对说的是行人检测领域的一个标志性的里程碑，虽然2008年出现的DPM(DeformablePart Model)方法取得了更好的检测效果，但是实时性实在堪忧，就算用多线程实现也得大约200ms每帧的样子，勉强可以用于实时检测。而就算是DPM在中间过程还是用到了HOG。        HOG的发明者是Navneet Dalal，在2005年其在CVPR上发表了Histograms of
光流Optical Flow介绍，单目/双目视觉测距，图像金字塔
cy413026的博客
06-03 2629
光流Optical Flow介绍与OpenCV实现 双目视觉测距原理，数学推导及三维重建资源 被低估的单目视觉识别 深度相机原理揭秘--双目立体视觉 什么是图像金字塔 Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔 ...
行为识别笔记：improved dense trajectories算法（iDT算法）
Will Lin的博客
11-03 5万+
iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法，在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法。由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV。目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法，但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升。所以这几年好多论文的最优效果都是“Our method+iDT”的形式。此前由于项目原因，对iDT算法进行了很多研究和实验，故此处对其核心思路与
HOF与MBH
杨杨子江的博客
01-16 1499
两个传统的图像处理特征，简单有用。 1.HoF（Histogram of Flow) 1）概念 HOF（Histograms of Oriented Optical Flow）是计算光流方向的直方图，和HoG一个概念，通常用于Action Recogntion中。 2）提出原因 一方面，光流对于运动方向，背景变化敏感。另一方面，在动作识别中，相应的光流特征描述子的维度在变化。于是，需要寻找一个基于...
Activity Recognition行为识别
Rachel Zhang的专栏
09-22 3万+
暑假听了computer vision的一个Summer School，里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法，受益颇深，在这里把他的方法总结一下: ----------------------------------------------
HOF高阶函数
chenxiaokang的博客
07-29 1104
HOF高阶函数 函数也是值，就像其他类型的值，比如整形、字符串、列表；函数也可以赋值给一个变量、存储在一个数据结构里、像参数一样传递给另一个函数。 把一个函数当做参数传递给另一个函数在纯函数式编程里很有用，它被称为高阶函数（higher-order function，HOF）。 import scala.annotation.tailrec object Hof { de...
目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征
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08-31 28万+
目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征 zouxy09@qq.com 1、HOG特征：        方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征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子。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
【特征检测】HOG特征算法
hujingshuang
08-07 8万+
简介        HOG（Histogram of Oriented Gridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。其主要思想是：在边缘具体位置未知的情况下，边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标的外形轮廓。        Dalal等提出的HOG+...
运动历史图（MHI)——Motion History Image
LX
06-15 1万+
MHI最初是由Bobick 和 Davis提出的，在此之前，Bobick 和 Davis 首先提出了二值的运动能量图（Motion Energy Image，MEI），通过描述物体如何移动和运动在空间中发生的位置，来进行基于运动的物体识别。运动能量图显示了运动的轮廓和能量的空间分布。在运动能量图的基础上产生了运动历史图（Motion History Image，MHI）。运动历史图是一种基于视觉的
第六章 - 图像变换 - 霍夫圆变换(cvHoughCircles)
狂奔的蜗牛
10-18 4万+
霍夫圆变换与直线变换大体上是类似的，但是累加平面会被三维累加容器代替，（x,y,r），x,y确定圆心，r确定半径，但这意味着需要大量内存速度较慢，OpenCV通过一个比较灵活的霍夫梯度法来解决圆变换问题，利用到cvSobel。累加器概念不是很明白？？ -------------
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