Human detection based on integral histograms of oriented gradients and svm¶

abstract:¶

• 运用整体HOG以及SVM技术的集合，来评估图片检测的效率。

introduction¶

• 图像中自动物体识别技术是目前那些要求高级图像编译应用硬件中非常重要的一环。

• 物体识别的问题在于判断一个具体的物体或者一个属于预设物体库的物体是否存在于图像上。因此，问题就是是否两者匹配。

• 识别人物最大的困难在于人物的多变性，因此，最关键的技术在于能够建立一套强大的特征组，使得人物外形能够被清晰的识别出来。

• HOG = a dense grid of HoG， HOG的每一级计算都对最后的表现有很大的影响。

• 另一种与HoG结合的技术是用大小可变的模块。其中需要运用到ADABOOST廁最好的模块。

method¶

• integral HOG feature
  1. 先灰级，再亮度归一化
  2. 斜率计算，运用SOBEL算法
  3. 直方图计算，模块-》单元-》像素，其中运用integral计算方法，4步走。最后得到特征向量

• SVM分级器
  • 运用核函数来分级