基于后验+HOG+特征的多姿态行人检测

⽬标检测的图像特征提取之（⼀）HOG特征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了极⼤的成功。

需要提醒的是，HOG+SVM进⾏⾏⼈检测的⽅法是法国研究⼈员Dalal在2005的CVPR上提出的，⽽如今虽然有很多⾏⼈检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

（1）主要思想：在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。

（本质：梯度的统计信息，⽽梯度主要存在于边缘的地⽅）。

（2）具体的实现⽅法是：⾸先将图像分成⼩的连通区域，我们把它叫细胞单元。

然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。

最后把这些直⽅图组合起来就可以构成特征描述器。

（3）提⾼性能：把这些局部直⽅图在图像的更⼤的范围内（我们把它叫区间或block）进⾏对⽐度归⼀化（contrast-normalized），所采⽤的⽅法是：先计算各直⽅图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归⼀化。

通过这个归⼀化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。

（4）优点：与其他的特征描述⽅法相⽐，HOG有很多优点。

⾸先，由于HOG是在图像的局部⽅格单元上操作，所以它对图像⼏何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更⼤的空间领域上。

其次，在粗的空域抽样、精细的⽅向抽样以及较强的局部光学归⼀化等条件下，只要⾏⼈⼤体上能够保持直⽴的姿势，可以容许⾏⼈有⼀些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略⽽不影响检测效果。

因此HOG特征是特别适合于做图像中的⼈体检测的。

2、HOG特征提取算法的实现过程：⼤概过程：HOG特征提取⽅法就是将⼀个image（你要检测的⽬标或者扫描窗⼝）：1）灰度化（将图像看做⼀个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采⽤Gamma校正法对输⼊图像进⾏颜⾊空间的标准化（归⼀化）；⽬的是调节图像的对⽐度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪⾳的⼲扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括⼤⼩和⽅向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进⼀步弱化光照的⼲扰。

基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测摘要：行人检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究领域。

传统的方法主要依靠HOG特征和SVM分类器来实现行人检测，但是传统的方法存在一定的缺陷，如对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性。

本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器，在行人检测任务中取得了较好的效果。

通过对真实数据集的实验结果，验证了所提出方法的有效性和可行性。

二、相关工作HOG特征全称为Histogram of Oriented Gradients，是由Dalal和Triggs于2005年提出的一种特征描述算法，它通过计算图像梯度的方向直方图来描述图像的特征。

HOG特征在行人检测中取得了较好的效果，但是对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性仍然是一个问题。

为了解决这一问题，研究者们提出了不少改进方法，如将多尺度的HOG特征进行融合、引入局部特征和全局特征进行联合训练等。

SVM分类器全称为Support Vector Machine，是一种常用的分类算法，它通过寻找一个最优的超平面来实现对样本的分类。

SVM分类器在行人检测中也取得了良好的效果，但对于样本的不平衡和噪声干扰等问题仍然存在一定的局限性。

研究者们也提出了不少改进方法，如设计不同的核函数、引入类别权重进行训练等。

三、方法本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器，在行人检测中取得了较好的效果。

3.1 改进的HOG特征提取方法传统的HOG特征主要是通过计算图像梯度的方向直方图来描述图像的特征，而在实际情况中，图像可能受到光照、遮挡和姿态变化等因素的影响，这就会导致HOG特征的不稳定性。

为了解决这一问题，本文提出了一种改进的HOG特征提取方法，主要包括以下几个步骤：（1）多尺度特征融合：在HOG特征提取的过程中，引入了多尺度的HOG特征进行融合，以提高对目标尺度变化的适应性。

（1）设计不同的核函数：在SVM分类器的训练过程中，引入了新的核函数，以提高对非线性问题的适应性。

如何使用计算机视觉技术实现实时车辆检测和行人检测计算机视觉技术是人工智能领域中的一项重要技术，能够使计算机能够通过图像和视频来感知和理解世界。

其中，实时车辆检测和行人检测是计算机视觉技术的一个重要应用之一。

本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现实时车辆检测和行人检测，并讨论一些常见的实现方法。

首先，实现实时车辆检测和行人检测需要使用图像处理和机器学习算法。

其中，图像处理主要包括图像预处理、特征提取和目标检测三个步骤。

在图像预处理中，需要对原始图像进行一系列的操作，例如图像增强、降噪、灰度化等，以减少后续处理的复杂度。

接下来，特征提取通过从图像中提取有用的特征信息来描述图像中的对象。

最后，目标检测通过使用机器学习算法来检测和定位图像中的目标对象。

在车辆检测中，常用的特征提取方法包括色彩直方图、梯度直方图和Haar-like特征等。

色彩直方图用于描述图像中的颜色分布情况，梯度直方图则用于描述图像中的边缘信息。

另外，Haar-like特征是一种基于像素差异的特征提取方法，通过对图像中不同位置和尺寸的窗口进行特征计算来描述图像中的目标对象。

在车辆检测中，一般会使用级联分类器（cascade classifier）来进行目标检测。

级联分类器由多个强分类器组成，每个强分类器使用AdaBoost算法或其他机器学习算法训练得到。

另一方面，行人检测与车辆检测类似，但需要考虑到行人的不同姿态和尺度。

在行人检测中，常用的特征提取方法包括方向梯度直方图（HOG）和深度学习方法。

方向梯度直方图是一种基于梯度信息的特征提取方法，能够较好地描述行人的形状和纹理信息。

另外，深度学习方法使用深度神经网络来学习图像中的特征表示，并通过目标检测网络来进行行人检测。

深度学习方法在行人检测中取得了很好的效果，但需要大量的标注数据和计算资源。

在实时车辆检测和行人检测中，还需要考虑到处理速度的要求。

为了实现实时检测，可以采用一些优化方法来提高处理速度。

视频监控系统中的行人检测与识别技术开发摘要：视频监控系统已经成为现代社会中一个重要的安全防控工具。

行人检测与识别技术是视频监控系统中的一个重要环节，它可以实时地检测和识别视频中的行人，为安全防控提供必要的信息。

本文将探讨视频监控系统中行人检测与识别技术的开发，并介绍当前的研究进展和面临的挑战，以及未来的发展方向。

1.引言视频监控系统是现代社会安全管理的重要手段之一。

随着监控摄像头数量的不断增加和视频数据的大量产生，如何高效地利用视频数据成为了亟待解决的问题。

行人检测与识别技术作为视频监控系统中的一项重要技术，可以帮助系统自动识别视频中的行人，提高安全防控的效率和准确性。

2.行人检测技术的研究进展行人检测技术是视频监控系统中的关键环节，它主要通过图像处理和计算机视觉技术实现。

当前的行人检测技术主要分为两大类：基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。

2.1 基于传统特征的方法传统的行人检测方法主要利用图像的颜色、纹理、边缘等特征进行行人目标的检测。

这些方法通常需要提取图像的各种特征，并设计相应的分类器进行目标检测。

然而，传统方法受限于特征选取和分类器设计的局限性，往往在复杂场景下存在较大的误检率和漏检率。

2.2 基于深度学习的方法深度学习技术的出现为行人检测技术的发展带来了很大的突破。

深度学习算法可以自动进行特征学习和分类器训练，极大地提高了行人检测的准确率和鲁棒性。

目前，基于深度学习的行人检测方法主要有基于卷积神经网络（CNN）和基于循环神经网络（RNN）的方法。

3.行人识别技术的研究进展行人识别技术是视频监控系统中的一个重要环节，它可以将检测到的行人进行身份识别，为系统提供更加详细的信息。

目前的行人识别技术主要围绕着行人的特征提取和特征匹配展开。

3.1 行人的特征提取行人的特征提取技术主要利用图像的外观和结构特征，如颜色、纹理、形状等进行表示。

同时，还可以通过行人的姿态、动作、行为等特征进行描述。

2021.06科学技术创新基于H O G+SV M 实现行人检测任小康陈鸿享(西京学院,陕西西安710123)1概述方向梯度直方图(H i s t ogr am of O r i ent ed G r adi ent ,H O G )是用于计算机视觉识别和处理过程中对物体形状、轮廓进行检测的特征描述子。

通过计算并统计数字图像中被识别物体边缘的梯度方向直方图来构成特征描述子。

2005年在I EEE 国际计算机视觉与模式识别会议(I EEE Conf er ence on Com put er V i s i on and Pat t er n R ecogni t i on ,CV PR )[1]上,来自法国的研究人员N avneet D al al 和Bi l l Tr i ggs 提出利用H O G 对图像边缘特征进行提取,并利用支持向量机(Suppor t V ect or M achi ne ,SV M )作为二分类器训练此模型,该模型经过大量对测试样本测试后发现,H O G 与SV M 相结合的方法是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测(Pedes t r i an D et ect i on)方法。

H O G +SV M 模型广泛应用于计算机视觉,尤其在行人检测领域获得了极大的成功。

行人检测技术可与行人跟踪、行人重识别等技术结合,应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域,是当前的热门研究方向之一。

2H O G (梯度方向直方图)原理一幅数字图像,其梯度主要在与被检测图像的轮廓处,即目标区域的边缘部分可以很好地用方向密度分布进行描述。

2.1H O G 实现方法通过提取关键信息并丢弃冗余信息来简化图像,通常对于H O G 特征描述子,输入图像的大小为64×128×3,输出特征向量的长度为3780。

为了解决光照变化和阴影对结果的影响,将这些在细胞单元中获取到的局部直方图在图像的更大的范围,即区间(bl ock )进行对比度归一化[2](Cont r as t nor m al i z at i on )。

《基于深度学习的行人检测算法优化研究》篇一一、引言行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的行人检测算法在准确性和效率方面取得了显著的进步。

然而，在实际应用中，仍存在一些挑战和问题需要解决。

本文旨在研究基于深度学习的行人检测算法的优化方法，以提高其性能和鲁棒性。

二、相关文献综述近年来，深度学习在行人检测领域取得了显著的成果。

早期的方法主要基于传统的特征提取方法和机器学习算法，如HOG+SVM。

随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于行人检测。

现有的行人检测算法主要通过设计更深的网络结构、引入注意力机制、使用多尺度特征融合等方法来提高检测性能。

然而，这些算法仍面临一些挑战，如复杂背景下的误检、小目标行人的漏检等。

三、基于深度学习的行人检测算法本文研究了一种基于深度学习的行人检测算法，该算法采用残差网络（ResNet）作为特征提取器，结合多尺度特征融合和在线困难样本挖掘等方法。

首先，ResNet网络可以提取出具有强大表达能力的特征；其次，多尺度特征融合可以提高对不同尺度行人的检测性能；最后，在线困难样本挖掘可以优化模型对复杂背景下的误检问题。

四、算法优化方法为了进一步提高行人检测算法的性能和鲁棒性，本文提出以下优化方法：1. 引入注意力机制：通过在网络中添加注意力模块，使模型更加关注行人区域，减少复杂背景的干扰。

2. 多模型融合：结合多个不同结构的行人检测模型，以提高对各种场景的适应性。

3. 数据增强：通过数据增强技术，增加模型的训练样本多样性，提高模型对复杂场景的泛化能力。

4. 损失函数优化：采用在线困难样本挖掘和平衡正负样本的损失函数，以优化模型对复杂背景下的误检问题。

五、实验结果与分析本文在公共数据集上进行了实验，比较了优化前后的行人检测算法性能。

实验结果表明，经过优化后的算法在准确率、召回率、误检率等指标上均有显著提升。

基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测摘要：行人检测在计算机视觉领域具有重要意义，对于智能驾驶、视频监控等应用具有重要的实际意义。

本文针对传统的行人检测方法中HOG特征提取和SVM分类器存在的一些问题，提出了一种改进的HOG特征提取方法和基于SVM分类器的行人检测算法。

通过实验验证，改进的行人检测算法在检测效果上明显优于传统方法，具有更高的准确性和鲁棒性。

1.介绍行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，对于智能驾驶、视频监控、人机交互等领域具有重要的应用价值。

传统的行人检测方法主要基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取和SVM（Support Vector Machine）分类器，然而这些方法在实际应用中存在一些问题，如准确性不高、对光照和遮挡敏感等。

如何改进HOG特征和SVM分类器成为了当前研究的热点之一。

2.相关工作HOG特征是一种常用的图像特征提取方法，它可以有效地描述图像的梯度信息，并被广泛应用于目标检测领域。

传统的HOG特征提取方法对光照、视角等因素比较敏感，在实际应用中存在一定的局限性。

SVM分类器在行人检测中是一种常用的分类方法，但传统的SVM分类器对数据分布、特征选择等方面的要求较高，需要进行一定程度的优化和改进。

3.改进的HOG特征提取方法针对传统HOG特征提取方法的局限性，本文提出了一种改进的HOG特征提取方法。

主要改进如下：3.1 多尺度特征提取传统的HOG特征提取方法只在单一尺度下提取特征，容易受到目标尺度变化的影响。

本文在HOG特征提取过程中引入了多尺度的概念，对图像进行不同尺度下的特征提取，从而提高了算法的鲁棒性和检测效果。

3.2 方向梯度直方图加权在传统的HOG特征提取方法中，对方向梯度直方图的权重分配是等权的，没有考虑到不同方向梯度对目标检测的重要性。

针对这一问题，本文提出了一种根据方向梯度大小进行加权的方法，使得方向梯度对目标检测的贡献更加明显。

HOG（⽅向梯度直⽅图）与特征识别结合这周看的论⽂,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈⾃⼰的理解：HOG descriptors 是应⽤在计算机视觉和图像处理领域，⽤于⽬标检测的特征描述器。

这项技术是⽤来计算局部图像梯度的⽅向信息的统计值。

这种⽅法跟边缘⽅向直⽅图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors）以及形状上下⽂⽅法（ shape contexts）有很多相似之处，但与它们的不同点是：HOG描述器是在⼀个⽹格密集的⼤⼩统⼀的细胞单元（dense grid of uniformly spaced cells）上计算，⽽且为了提⾼性能，还采⽤了重叠的局部对⽐度归⼀化（overlapping local contrast normalization）技术。

这篇⽂章的作者Navneet Dalal和Bill Triggs是法国国家计算机技术和控制研究所French National Institute for Research in Computer Science and Control (INRIA)的研究员。

他们在这篇⽂章中⾸次提出了HOG⽅法。

这篇⽂章被发表在2005年的CVPR上。

他们主要是将这种⽅法应⽤在静态图像中的⾏⼈检测上，但在后来，他们也将其应⽤在电影和视频中的⾏⼈检测，以及静态图像中的车辆和常见动物的检测。

HOG描述器最重要的思想是：在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。

具体的实现⽅法是：⾸先将图像分成⼩的连通区域，我们把它叫细胞单元。

然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。

最后把这些直⽅图组合起来就可以构成特征描述器。