支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM 还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM 的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM 的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 SVM原
简介 DPM(Deformable Part Model),正如其名称所述,可变形的组件模型,是一种基于组件的检测算法,这种模型非常地直观,它将目标对象建模成几个部件的组合。比如它将人类视为头部/身体/手/腿的组合。 基于部件的可变形模型(DPM) DPM检测算法原理 过上面对HOG特征的学习,可以使用HOG+linear SVM来做行人检测。DPM可以看做是HOG的扩展,HOG算法只关注
内容列表 简介 提取HOG特征的步骤 1、预处理获取要计算其特征的输入图像 2、计算图像的梯度 3、计算8×8细胞梯度直方图 4、直方图归一化 5、计算HOG特征向量 Opencv利用HOG特征实现行人检测 简介 HOG特征与SVM分类器结合,已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测,HOG的核心思想是所检测的局部
目标检测概述 目标检测作为计算机视觉领域中最根本也是最具有挑战性的问题之一,近年来受到社会各界的广泛研究与探索。作为计算机视觉领域的一项重要任务,目标检测通常需要完成的是:提供数字图像中某类视觉对象(如人类、动物或汽车)的具体位置。此外,目标检测也是许多其他任务(例如:实例分割、图像描述生成、目标追踪等)的重要环节。 从应用的角度来看,目标检
积分
粉丝
勋章
TA还没有专栏噢
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信