基于hog特征的行人跟踪 matlab

这篇论文对理解基于特征的方式提取人体的最基础的东西理解有帮助

针对如何协调行人检测精度和检测速度的问题,采用基于IKSVM的多特征行人检测方法。将梯度直方图特征(HOG)、局部二值模式特征(LBP)和Gabor特征融合成含轮廓、纹理、灰度信息的新特征向量集,引入

本资源为HOG源代码，MATLAB版的，直接参考dalal文献编写，效率不是很高，勉强可用

自己根据网上教程，简易手写程序，适合初学者，简单易上手。

训练SVM分类器进行HOG行人检测.环境为VS2010+OpenCV2.4.4.使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使

NULL博文链接：https://854369721.iteye.com/blog/2430710

行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题

使用Hog特征+SVM分类进行行人检测包含难例挖掘，批量测试代码

hslogic算法仿真-基于MATLAB的HOG+adaboost行人检测算法检测

Dalal Hog行人检测vs2008编译版，64位。