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具有HOG特征的两类svm分类

HOG特征是一种用于图像识别和目标检测的特征描述方法，全称为Histogram of Oriented Gradients。它通过计算图像中局部区域的梯度方向直方图来表示图像的特征。HOG特征在计算机视觉领域中被广泛应用于行人检测、人脸识别、物体识别等任务。

HOG特征的分类方法之一是使用支持向量机（SVM）。SVM是一种常见的机器学习算法，用于二分类和多分类问题。它通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面来实现分类。在使用HOG特征进行目标检测时，可以将提取到的HOG特征作为SVM的输入，训练一个分类器来判断目标是否存在。

HOG特征的优势在于它对光照、尺度变化等因素的鲁棒性较强，能够有效地描述目标的形状和纹理特征。同时，SVM作为分类器具有较高的准确性和泛化能力。

HOG特征的应用场景非常广泛。例如，在行人检测中，可以使用HOG特征结合SVM进行行人的识别和跟踪；在人脸识别中，可以使用HOG特征提取人脸的特征并进行分类；在物体识别中，可以使用HOG特征提取物体的形状和纹理特征。

腾讯云提供了一系列与图像处理和机器学习相关的产品和服务，可以用于支持HOG特征的提取和SVM分类器的训练。以下是一些推荐的腾讯云产品：

人工智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/aiimage）腾讯云的人工智能图像处理服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像识别、图像分析、图像增强等，可以用于支持HOG特征的提取和预处理。
机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）腾讯云的机器学习平台提供了强大的机器学习算法和模型训练工具，可以用于训练SVM分类器和优化HOG特征的提取过程。
人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/fr）腾讯云的人脸识别服务提供了高精度的人脸检测和识别功能，可以用于支持基于HOG特征的人脸识别应用。

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。

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SVM算法在项目实践中的应用！

HOG特征是在2005年CVPR的会议发表，在图像手工特征提取方面具有里程碑式的意义，当时在行人检测领域获得了极大成功。...当将这些特征向量输入到类似支持向量机（SVM）这样的图像分类算法中时，会得到较好的结果。...方向梯度直方图(HOG)特征描述符常和线性支持向量机(SVM)配合使用，用于训练高精度的目标分类器。 1.3 微观（硬核）在HOG特征描述符中，梯度方向的分布，也就是梯度方向的直方图被视作特征。...然后使用SVM分类器进行目标和非目标的二分类（检测）。 HOG+SVM的工作流程如下： ? 首先对输入的图片进行预处理，然后计算像素点的梯度特性，包括梯度幅值和梯度方向。...对于多维的HOG特征，SVM就可以排上用场了。

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综述三 | 最全的目标检测大综述（附下载链接）

Dollar’等人通过广泛的统计分析发现HOG相邻尺度与积分通道特征之间存在很强的 ( log-linear ) 相关性。这种相关性可以通过近似相邻尺度的特征图来加速特征金字塔的计算。...Speed up of Classifiers 传统的基于滑动窗口的检测器，如HOG检测器和 DPM，由于计算复杂度较低，更喜欢使用线性分类器而不是非线性分类器。...核SVM等非线性分类器的检测精度较高，但同时也带来较高的计算开销。作为一种标准的非参数方法，传统的核函数法没有固定的计算复杂度。当我们有一个非常大的训练集时，检测速度会变得非常慢。...Factorizing Convolutions 分解卷积是构建轻量级CNN模型最简单、最直接的方法。有两类分解方法。...除了上面的例子，积分图像还可以用来加速目标检测中更一般的特征，例如颜色直方图，梯度直方图等。一个典型的例子就是通过计算积分HOG映射加速HOG。

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Dog Face Recognition

(选做)根据上面的评价比较，给出改善，并且对新方法再进行评价 2.可以采用更加复杂的特征如HOG，BOW特征，也可以在分类方法上采用别的方式(如SVM、层级式分类)而不是K邻分类。鼓励同学们创新。...每一种图像特征又结合下面四种算法：(1)PCA； (2)Fisher； (3)SVM； (4)HOSVD 来进行分类，并且采用了开集测试和10折交叉验证的方式分析算法的正确率。...2.2 特征值和特征脸的观察下图显示了对所有灰度图像的特征值进行分析得到的结果，左图显示了各个特征值在总特征值之和中所占的比例，很明显只有前面几个特征值具有较高的比例，后面的特征基本上都是冗余的；右图显示了特征值的累计之和在总特征值之和中所占的比例...很明显，不同情况下的结果差别很大，例如，对于HOG特征，在线性SVM中得到的结果最好，接近90%，但是对于多项式和径向基核函数只能得到10%的准确率，这也说明了线性SVM虽然是最简单的SVM，但是在特定情况下没准是性能最好的...从对比中可以看出，平均情况下表现最好的是SVM算法，而且是在HOG特征以及线性核函数的情况下表现最优；对于PCA识别，采用HOG特征最佳；对于Fisher识别，采用LBP特征最佳；而HOSVD算法需要的时间比

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OpenCV与图像处理（十）

第五期主要内容：最常用的三种传统的图像特征提取算法分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： (1) HOG描述的是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息； (2)...这个descriptor就是最终的可供分类使用的特征向量了。（6）把提取的HOG特征输入到SVM分类器中，进行训练寻找一个最优超平面作为决策函数/分类器。...2）HOG+SVM总体思路：（1）提取正负样本hog特征（2）投入svm分类器训练，得到model （3）由model生成检测子（4）利用检测子检测负样本，得到hardexample （5）提取hardexample...的hog特征并结合第一步中的特征一起投入训练，得到最终检测子。...第六期主要内容： 11、HOG+SVM算法实现行人检测模型训练第七期主要内容： 12、HOG+SVM：行人检测 13、Haar+Adaboost级联：人脸检测 14、LBP+Adaboost级联：人脸检测

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C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（一）----训练数据

划重点本段说明摘自网络首先要有一个整体的认识，每一个目标都对应一个一维特征向量，这个向量一共有n维，这个n不是凭空瞎猜的，是有理有据，打个比方，为什么opencv自带的hog检测子是3781维的？..., 8），很显然hog 是将一个特征窗口win划分为很多的块block，在每一个块里又划分为很多的细胞单元cell(即胞元)，hog特征向量既是把这些所有的cell对应的小特征串起来得到一个高维的特征向量...train和test两部分，在 train期间我们需要提取一些列训练样本的hog特征使用svm训练最终的目的是为了得到我们检测的w以及b，在test期间提取待检测目标的hog特征x，带入方程是不是就能进行判别了呢...划重点 SVM类型 01 C_SVC : C类支撑向量分类机。n类分组（n≥2），容许用异常值处罚因子C进行不完全分类。 02 NU_SVC : 类支撑向量分类机。n类似然不完全分类的分类器。...03 ONE_CLASS : 单分类器，所有的练习数据提取自同一个类里，然后SVM建树了一个分界线以分别该类在特点空间中所占区域和其它类在特点空间中所占区域。 04 EPS_SVR : 用于回归。

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算法集锦（11）| 自动驾驶 | 基于HOG和SVM的车辆识别算法

本文旨在介绍一种基于方向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM，Support Vector Machines）的车辆检测和跟踪算法。...通常，通过分析不同方向的梯度值可以获得物体的形状特征，为了弱化车辆在形状上的细微差异，采用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）进行形状检测具有更好的效果...我们采用支持向量机（SVM）作为分类器策略。...考虑到计算HOG特征非常耗时，因此我们仅在开始时计算整个图片的HOG特征值，然后再在需要时才计算子区域的HOG特征，这样可以有效的提高计算效率。...：首先通过HOG提取图像的特征，然后将其输入到SVM分类器中进行车辆识别。

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学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现

简介学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现学习SVM（二）如何理解支持向量机的最大分类间隔学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题学习SVM（四）理解SVM中的支持向量...下面将把这些数字中的0和1作为二分类的准备数据。其中0有500张，1有500张。...其实特征提取和数据的准备是同步完成的，我们最后要训练的也是正负样本的特征。...，除此中外，特征提取的方式有很多，比如LBP，HOG等等。...SVM_params.svm_type ：SVM的类型： C_SVC表示SVM分类器，C_SVR表示SVM回归 SVM_params.kernel_type：核函数类型线性核LINEAR: d

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HOG特征（Histogram of Gradient）学习总结

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识，参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结。...作者用行人检测(行人是大部分可见的并且基本上是直立的)进行测试，为了保证速度和简洁性，使用线性SVM作为分类器。...将检测窗口中的所有块的HOG描述子组合起来就形成了最终的特征向量，然后使用SVM分类器进行行人检测。如上图描述了特征提取和目标检测流程。...检测窗口划分为重叠的块，对这些块计算HOG描述子，形成的特征向量放到线性SVM中进行目标/非目标的二分类。检测窗口在整个图像的所有位置和尺度上进行扫描，并对输出的金字塔进行非极大值抑制来检测目标。...SVM做训练分类。

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20年的目标检测大综述（章节3）

Dollar’等人通过广泛的统计分析发现HOG相邻尺度与积分通道特征之间存在很强的 ( log-linear ) 相关性。这种相关性可以通过近似相邻尺度的特征图来加速特征金字塔的计算。...Speed up of Classifiers 传统的基于滑动窗口的检测器，如HOG检测器和 DPM，由于计算复杂度较低，更喜欢使用线性分类器而不是非线性分类器。...核SVM等非线性分类器的检测精度较高，但同时也带来较高的计算开销。作为一种标准的非参数方法，传统的核函数法没有固定的计算复杂度。当我们有一个非常大的训练集时，检测速度会变得非常慢。...Factorizing Convolutions 分解卷积是构建轻量级CNN模型最简单、最直接的方法。有两类分解方法。...除了上面的例子，积分图像还可以用来加速目标检测中更一般的特征，例如颜色直方图，梯度直方图等。一个典型的例子就是通过计算积分HOG映射加速HOG。

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基于支持向量机的手写数字识别详解（MATLAB GUI代码，提供手写板）

摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集...HOG特征提取 3. 训练和评估SVM分类器下载链接结束语 ➷点击跳转至文末所有涉及的完整代码文件下载页☇ https://player.bilibili.com/player.html?...博主之前也曾写过两篇利用SVM进行分类的博文：基于支持向量机的图像分类（上篇）和基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现），详细介绍了特征提取的基本技术和支持向量机的原理，亦可供大家参考。...训练和评估SVM分类器下面我们使用以上提取的HOG特征训练支持向量机，以上的代码只是提取了一张图片的特征，训练前我们对整个训练数据集提取HOG特征并组合，为了方便后面的性能评估，这里对测试数据集也进行特征提取...右下角网格表示分类的准确率，可以看出该分类器具有98.9%的总体分类准确率。

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基于深度学习的图像目标检测（上）

HOG特征 -> SVM分类 4. DPM模型 Deformable Part Model 加组件组合的HOG特征，组件间计算弹性得分，优化可变形参数。...基于Selective Search + DPM/HoG + SVM的物体识别 7. AlexNet的图像分类 2012年AlexNet赢得LSVRC的ImageNet分类竞赛。...1.2 R-CNN依赖分类预训练的特征 1.3 通过bounding-box regression改进效果，对于SS推荐的，经过SVM分类的结果进行修正。...把空间和Pyramid结合的思想。 1. SPM 把BoW修改金字塔Pyramid方式进行空间限制，做特征提取。 2. SPM用在CNN特征之后，R-CNN里面 SVM分类之前。 3....但是后来, RPN的误差也全部整合处理了，一个端到端的模型诞生，并且具有较好的区域推荐、特征Pyramid，和Box回归的效果保证。 Faster R-CNN优点: 1.

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学习KNN（一）图像分类与KNN原理

学习KNN（一）图像分类与KNN原理学习KNN（二）KNN算法手写数字识别的OpenCV实现学习KNN（三）KNN+HOG实现手写数字识别简介 KNN算法，即K近邻算法是一种监督学习算法...所以在下面我们可以不严格的分为两类考虑，直接使用图像与使用一种图像特征提取方法。...1.直接分类所谓的直接分类本质上是将图像的每个像素点的像素值作为特征，那么此时两种图像的距离（假设使用L1）就是每个对应位置的像素点的像素值差值的绝对值的和。 ?...所以在更多的时候，要计算距离的对象是一些描述子生成的特征，举个例子，HOG+SVM的方法在行人检测中有很好的效果，而SVM的作用也是个分类器，如果换成KNN的话也是可行的（可行指的是原理上可行，效果如何并未考证...），所以此时KNN计算的对象其实是HOG生成的描述子，而不再是图像的像素。

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