Extend Histogram Of Gradients Feature For Human Detection¶

Abstract:¶

• 无标识符的HOG是一种非常常见的用来进行人物识别的特征。

• 但是它的缺点在于，在一个单元中相反方向的两组斜率是被统计到同一个BIN中的。这样的算法有些浪费，会将其中相同的特征重复计算两次

• 新算法ExHOG包含了UHOG以及a histogram of absolute bin value differences of opposite gradient directions computed from Histogram of Gradients (HoG).

Introduction：¶

• 目前许多的基于外表的特征提取算法存在着一个共同的缺点，这样的特征容易受到例如衣服或者人物外表的影响。

• 运用外形轮廓来识别人物时现金非常流行的一种方法，因为这样的轮廓有着独一无二的特点。

• ExHoG的优势：1 可以区分出那些UHoG无法区分出的图像，这样就不会像之前所说的那样会将相反方向的两个斜率统计进入一个BIN 2 E不会将一个亮的人物与一个暗的背景进行区分，反之亦然。

UHoG¶