HOG(Histogram Oriented Gradient)算法

资 源 简 介

HOG(Histogram Oriented Gradient)算法

详 情 说 明

HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种在计算机视觉领域广泛使用的特征描述算法，特别适用于行人识别和物体跟踪任务。该算法通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征向量，从而捕捉目标的形状和外观特征。

HOG算法的核心思想是将图像划分为若干小的连通区域（称为细胞单元），然后统计每个细胞单元内像素梯度的方向分布。这些局部直方图最终会被组合起来，形成对整个图像或目标区域的描述。

在实际应用中，HOG特征通常与机器学习分类器（如支持向量机）结合使用。在行人检测中，HOG能够有效捕捉人体的轮廓特征，比如直立的躯干和四肢的典型梯度分布模式。

Matlab实现HOG算法时，通常会包含以下关键步骤：图像预处理（如灰度化和归一化）、梯度计算、方向直方图统计、块归一化以及最终的特征向量生成。

相比其他特征描述方法，HOG对几何和光学变化具有较好的鲁棒性，这使其成为目标检测领域的经典算法之一。虽然深度学习方法的出现部分取代了传统算法，但HOG因其计算效率和可靠性，仍在实时系统中占有一席之地。