1. 引言 HOG（Histogram of Oriented Gradient），即方向梯度直方图。它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。由于人体姿势和外表的多变，在图像中检测人体是一项具有挑战性的工作，要在不同的光照和背景下都能清晰的识别出 ...
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2018-12-30 22:23:08
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得 ...
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2018-05-03 15:25:52
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1. 优化： 1.1 随机梯度下降法(Stochasitc Gradient Decent, SGD)的问题： 1）对于condition number(Hessian矩阵最大和最小的奇异值的比值)很大的loss function，一个方向梯度变化明显，另一个方向梯度变化很缓慢，SGD在优化过程中会 ...
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2017-11-04 23:29:19
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问题：1.从for循环可以看出，边界像素没有计算 2.v_hog在声明时必须初始化，比如Scalar(0),否则结果不正确，这是C语言基础 3.水平方向梯度为0时，将幅值加入v_hog向量的首部，不知是否正确 4.访问像素采用.at()的方式，是否有更高效的方式？ 平台：visual studio ...
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2017-10-31 18:50:14
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梯度方向：上升的方向 梯度下降：沿着梯度的反方向下降，来最小化损失函数，也就是沿着梯度的反方向 泰勒级数：展开式通项 贝叶斯公式：后验概率=先验概率*条件概率 特征值与特征向量：特征值不同，特征向量线性无关 PCA:降维的同时尽可能的保留原始的信息 过程 1)先求解协方差矩阵 2)求解协方差矩阵的特 ...
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2017-10-22 22:13:15
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边缘检测 边缘是指图象中灰度发生急剧变化的区域。图象灰度的变化情况可以用灰度分布的梯度来反映，给定连续图象f(x，y)，其方向导数在边缘法线方向上取得局部最大值。 图象中一点的边缘被定义为一个矢量，模为当前点最人的方向导数，方向为该角度代表的方向。通常我们只考虑其模，而不关心方向。 梯度算子 边缘检 ...
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2017-10-20 20:02:35
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方向梯度直方图 通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征，先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值，然后进行累积，得到直方图，这个直方图呢，就可以代表这块区域了，也就是作为特征，可以输入到分类器里面了。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27319633 http:// ...
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2017-07-30 18:05:08
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批量梯度下降：在梯度下降的每一步中都用到了所有的训练样本。 思想：找能使代价函数减小最大的下降方向（梯度方向）。 ΔΘ = - α▽J α：学习速率 梯度下降的线性回归 线性模型的代价函数： 对于更新项，为什么是 - α▽J ： Θ如果在极值点右边，偏导大于0，则Θ要减去偏导的值（Θ偏大，减去一个正 ...
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2017-07-13 22:49:14
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介绍 对于Udacity（优达学城）自动驾驶汽车纳米学位的汽车检测和跟踪项目，如果使用传统的计算机可视化技术将是一个挑战，就像方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）和其它特征组合在一起在视频里跟踪汽车一样，理想的解决方案应该是实时运行的，如>30FP ...
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2017-03-07 11:41:38
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这是物体检测的第一篇，其实物体检测，物体定位，物体分割关联很大，许多模型都能同时实现以上三个功能。 一、论文翻译 摘要 我们研究了视觉目标检测的特征集问题，并用线性SVM方法进行人体检测来测试，通过与当前的基于边缘和梯度的描述子进行实验对比，得出方向梯度直方图(Histograms of Orien ...
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2017-02-10 17:39:20
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