基于HOG和颜色特征的行人检测.pdf

HOG（HistogramofOrientedGridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像

Matlab写的,提取图片的HOG特征,可用

在图像处理中，经常会用到hog特征的提取，通过本资料对HOG特征做了一下详细的介绍

HOG，即梯度方向直方图。介绍了Dalal等人提出的Hog特征提取的过程，他们提出的HOG方法被发表在2005年的CVPR上。刚开始该方法主要是应用在静态图像中的行人检测上，但在后来，他们也将其应用在

颜色分类leetcode哈里斯角Kps和描述符提取，这是纯numpy的HoG特征提取。特征描述符是图像或图像块的表示，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。通常，特征描述符将大小为宽 x 高 x

提出了一种采用空间梯度直方图作为特征的行人检 测方法。该方法首先使用直方图相似性和Fisher准则来衡量所有定义特征的分辨能力，然后选择一些具有强分辨能力的特征来表征行人，使该方法获得了较高的检测率；

近年来,伴随着智能车辆的快速发展,行人检测在车辆辅助驾驶方面越来越受到重视。提出一种二维显著性纹理算子(Two-dimensional Significant Local Binary Pattern

自己训练SVM分类器进行HOG行人检测-附件资源

为对视频中人的动作进行分类、识别，然后再进行训练，首先需要提取到的特征数据.

通过彩色空间变换阈值设定图像分割实现特定颜色球体的检测