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。 ...
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。 ...
基于hog人体识别的很好的文章,既有基于adaboost的又有svm的分类器。...
利用hog特征进行匹配,简单易懂,大家可以下载查看,图像处理图像匹配...
The object detector described below has been initially proposed by P.F. Felzenszwalb in [Felzenszwalb2010]. It is based on a Dalal-Triggs detector th...