HOG行人检测

资 源 简 介

HOG行人检测

详 情 说 明

HOG（方向梯度直方图）是一种常用于行人检测的计算机视觉算法。该算法通过计算图像局部区域的梯度方向直异直方图，可以有效地描述人体轮廓特征。

实现行人检测的系统通常包含以下几个关键步骤：

数据预处理阶段 对训练数据进行标准化处理，包括调整图像大小、灰度化等操作。正样本为包含行人的图像，负样本为不包含行人的背景图像。

特征提取过程 HOG特征的计算主要包括：图像梯度计算、单元格梯度方向统计、块归一化等步骤。这些特征能够很好地刻画人体的大致形状和姿态特征。

训练分类器 通常使用支持向量机(SVM)作为分类器，通过训练得到能够区分行人和背景的模型参数。训练时需要调整关键的超参数以获得最佳检测效果。

检测应用 将训练好的模型应用于新的静态图片，通过滑动窗口的方式检测可能包含行人的区域，并使用非极大值抑制去除重复检测结果。

对于实际工程应用，需要注意调整检测窗口的大小和比例，确保对不同尺寸的行人都能有较好的检测效果。同时可以通过调整分类阈值来控制检测的准确率和召回率。

使用预训练的HOG模型可以快速实现基本功能，但针对特定场景可能需要重新训练或微调模型以获得更好的性能表现。