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本文首先对HOG特征进行描述,包括图像归一化、梯度计算、梯度方向直方图统计、归一化及描述子生成、特征描述块;然后介绍SVM算法,实验中用的SVM核是线性核;然后介绍训练的过程,包括样本图像的个数及大小;最后用实验证明基于HOG特征和SVM算法的人体检测具有比较好的效果。
基于HOG和SVM的人体检测技术在静态图像中的研究
【摘 要】
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本文首先对HOG特征进行描述,包括图像归一化、梯度计算、梯度方向直方图统计、归一化及描述子生成、特征描述块;然后介绍SVM算法,实验中用的SVM核是线性核;然后介绍训练的过程,包括样本图像的个数及大小;最后用实验证明基于HOG特征和SVM算法的人体检测具有比较好的效果。
【机 构】
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合肥师范学院计算机系,中科院光电技术研究所
【出 处】
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仪器仪表用户
【发表日期】
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2012年05期
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