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SVM+HOG行人检测算法

  • 更新:2024-09-13 09:45:56
  • 大小:4.96MB
  • 推荐:★★★★★
  • 来源:网友上传分享
  • 类别:机器学习 - 人工智能
  • 格式:DOCX

资源介绍

在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现,HOG +SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架。因此,HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本,都有HOG特征描述算子的API,而至于SVM,早在OpenCV1.0版本就已经集成进去