不同尺度和位置计算得来的特征集

资 源 简 介

这是一个完整版，包含调用文件。整个视频可以用在不同尺度和位置计算得来的特征集进行表示。Hog3D描述子由Alexander Klaser Marcin Marszał ek Cordelia Schmid等人提出的，将HOG的概念扩展，由静态图像特征提取扩展到视频序列的特征提取，在视频序列中的行人检测取得了较好的成果。

详 情 说 明

在原文中，这是一个包含调用文件的完整版本。我们可以通过使用不同尺度和位置计算得来的特征集来表示整个视频。Hog3D描述子是由Alexander Klaser、Marcin Marszałek、Cordelia Schmid等人提出的，它扩展了HOG的概念，将静态图像特征提取扩展到了视频序列的特征提取中，在视频序列中的行人检测方面取得了很好的成果。

此外，还可以通过进一步研究和改进该方法，将其应用到其他领域，如目标识别、视频监控等方面。通过使用Hog3D描述子，我们可以更准确地检测和识别视频序列中的行人，提高监控系统的性能和效果。

总的来说，Hog3D描述子是一种有效的方法，通过扩展HOG的概念，可以在视频序列中进行更准确的行人检测和识别。通过将其应用到不同领域，我们可以进一步改进和优化该方法，以满足各种应用的需求。