Object Detection Using opencv I - Integral Histogram for fast Calculation of HOG Features
Histograms of Oriented Gradients or HOG features in combination with a support vector machine have been successfully used for object Detection (most popularly pedestrian detection). An Integral Histogram representation can be used for fast calculation of Histograms of Oriented Gradients over arbitrary rectangular regions of the image. The idea of an integral histogram is analogous to that of an in
Histogram of oriented gradients - Wikipedia
The histogram of oriented gradients (HOG) is a feature descriptor used in computer vision and image processing for the purpose of object detection. The technique counts occurrences of gradient orientation in localized portions of an image. This method is similar to that of edge orientation histograms, scale-invariant feature transform descriptors, and shape contexts, but differs in that it is comp
HOG特徴量 - 最後かもしれないだろ。だから、全部話しておきたいんだ。
HOG特徴量(Histograms of Oriented Gradients)は、画像の局所領域から輝度勾配・輝度強度を取り出す特徴量です。物体の大まかな形状を表現可能です。一般に歩行者や人工物など、物体を検出するために使われています。HOGでは、輝度勾配ヒストグラム(物体の見えから得られる角度毎のヒストグラムのこと。画素ごとに得られます。)の対応する要素に、輝度強度を累積します。さらに、正規化処理によりヒストグラムの形状を整えるので、明るさの変化に対応可能であると言われております。ステップは以下に示します。
Département Informatique
Le département accueille environ 800 étudiants, répartis dans 11 formations qui s'appuient sur 4 laboratoires de recherche et une cinquantaine d'enseignants-chercheurs, assurant ainsi le développement de la recherche et de la formation en informatique de l'Université Claude Bernard Lyon 1. (En savoir +) Capacités d'accueil des salles d'enseignement du bâtiment Nautibus dans le cadre du protocole s
HOG特徴量 - Hirokatsu Kataoka's wiki
/* HOG特徴量 */ // image:画像の配列 // width:画像の幅 // height:画像の高さ // histogram_dimension:ヒストグラムの要素数 // cell_column:セルの列数（横方向に画像を何分割するか） // cell_row:セルの行数（縦方向の画像を何分割するか） // block_column:１ブロックの列数 // block_row:１ブロックの行数 // feature_vector:HOG特徴ベクトルの配列 // feature_vector_dimension:HOG特徴ベクトルの次元数 //histogram_dimension*block_column*block_row*(cell_row - block_row) * (cell_column - block_column) void HOG(IplImage *i
CVIM-Special Lecture
藤吉弘亘. "局所特徴量の関連性に着目したJoint特徴による物体検出", 情報処理学会 研究報告 CVIM 166, 2009. 本稿では，複数のHOG特徴量間の共起を表現するJoint特徴を用いた動画像からの物体検出法について述べる． Joint特徴は，組み合わされた2つのセル間のHOG特徴量の共起を表現し，1段階目のReal AdaBoostにより組み合わせる． 次に，生成されたJoint特徴候補のプールを入力とした2段階目のReal AdaBoostによって最終識別器を構築する． これにより，単一のHOG特徴量のみでは捉えることができない物体の対称的な形状や連続的なエッジを捉えることが可能となる． Joint特徴の有効性を示すために，人と車両を検出対象として評価実験を行い，Joint特徴の有効性を述べる． さらに，異なる解像度のHOG特徴量間の共起や時空間特徴量の共起， TOFカメ
First Success in HOG descriptor training
My own trained detector using Dalal HOG method. detection time = 873.865ms Opencv2.1 has peopledetect.cpp that come with Dalal default detector. It does not provide the details how the detector can be trained. In this blog, I present the training method I have done so far. The result is shown in the left. My request toward reader: I still do not know how the Det graph and performance measurement c
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HOG descriptor hard training
opencv-users - Need help with HOG descriptors
opencv-users - training a HOG descriptor
https://lnx.mangaitalia.net/trainer/main.cpp
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