分层的HOG的行人检测

资 源 简 介

分层的HOG的行人检测

详 情 说 明

分层的HOG（Histogram of Oriented Gradients）行人检测是一种改进的特征提取方法，旨在提升传统HOG的检测效率和准确性。HOG特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述目标形状，在行人检测领域具有广泛应用。

传统HOG将整张图像划分为固定大小的单元（Cell）和块（Block），计算所有区域的梯度直方图。而分层的HOG采用多尺度处理策略，在不同层级提取特征，例如：

粗粒度层级：先在大尺度（低分辨率）图像上快速筛选候选区域，排除明显非行人区域，减少计算量。 细粒度层级：对候选区域进行高分辨率分析，通过精细的梯度直方图验证行人特征，降低误检率。

分层结构的优势在于： 效率优化：通过层级过滤减少冗余计算，尤其适用于高分辨率图像或视频流。 适应性增强：多尺度特征融合能更好应对行人尺寸变化和遮挡问题。

实际应用中，分层HOG常与分类器（如SVM）结合，或作为深度学习模型的补充特征，进一步优化检测性能。这一方法的改进方向包括动态层级划分、结合运动信息（如光流）等。