基于Joint+HOG特征复杂场景下的头肩检测
头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法，并根据头肩的对称性特点，提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后，接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明，本文的方法取得了80%~90%的准确率，并且完全可以用于实时处理。 ...
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HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种强大的图像特征描述方法，广泛应用于物体检测、人脸识别及行人检测等领域。通过计算并量化图像局部区域的梯度方向直方图，HOG能够有效捕捉目标轮廓信息，对于复杂背景下的目标识别具有显著优势。掌握HOG技术不仅有助于提升计算机视觉项目的性能，也是深入理解更高级算法如SVM分类器的基础。访问本页面，获取精选HOG教程与案例资...
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