在2005年CVPR上,来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测。
而这两位也通过大量的测试发现,HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架。
因此,HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本,都有HOG特征描述算子的API,而至于SVM,早在OpenCV1.0版本就已经集成进去
2023/12/23 21:16:19
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人工智能
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