HOG特征 HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图 通过利用梯度信息能反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化．在论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中被提出． HOG特征的提取过程为: Gamma归一化； 计算梯度； 划分cell 组合成block，统计block直方图； 梯度直方图归一化； 收集HOG特征。 Gamma归一化: 对图像颜色进行Gamma归一化处理，降低局部阴影及背景因素的影响． 计算梯度: 通过差分计算出图像在水平方向上及垂

qt + opencv RGB活体识别程序demo，通过提取lbp和hog特征，训练人脸，可以判断出是手机图片和视频，打印图片，

行人检测在人工智能系统、车辆辅助驾驶系统和智能监控等领域具有重要的应用，是当前的研究热点.针对HOG特征不明显、支持向量机（SVM）分类器计算复杂度高，导致识别率低和检测速度慢的问题，本文提出了一种改进的基于增强型HOG的行人检测算法.该算法首先预处理原始图像并提取其HOG特征，然后增强该特征生成增强型HOG，经XGBoost分类器进行行人检测.在INRIA数据集上进行测试，实验结果表明所提算法识别率高达95.49%，有效地提高了行人检测性能.

用于在MATLAB平台上求基于hog特征的行人检测算法时，求hog特征的代码

hog特征提取matlab代码用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱 该工具箱的目的是简化用于图像分类相关任务的常用计算机视觉功能（例如HOG，SIFT，GIST和Color）的特征提取过程。 包含的功能的详细信息在中提供。 除了提供一些受欢迎的功能之外，该工具箱还设计用于与不断增长的现代数据集一起使用-处理是分批完成的，并在一台机器上完全并行化（使用parfor），并且可以轻松地分配跨具有通用文件系统的多台计算机（许多大学中的标准群集设置）。 使用局限性线性编码对以单词袋方式提取的特征（“颜色”，“ hog2x2”，“ hog3x3”，“ sift”，“ ssim”）进行编码，以允许快速使用线性分类器培训+测试。 以我的经验，我发现'hog2x2'或'hog3x3'作为全局图像功能最为有效，并且在与包含互补信息的“颜色”功能结合使用时，往往会表现得更好。 该工具箱可在Matlab和Octave上使用。 八度可能仍然存在一些兼容性问题，并且不支持并行处理。 安装 在使用代码之前，您需要下载此存储库并编译mex代码： $ git clone http://github.com/adikh

配置好opencv249和VS2012的环境之后，设置好工程项目的属性，运行HOGvisualize\Debug或HOGvisualize\Release目录下的opencvtest.exe程序便可看到运行结果，即objimg.jpg图片的hog特征可视化图像hogvisualize.jpg。程序里有较为详细的注释，可以帮助理解hog特征的可视化过程，希望此程序对你有帮助，谢谢。

SVM_Train_Predict_HOG CropNegativeSampleFromImage OPENCV HOG特征-SVM分类器行人识别（从训练到识别）

hog特征提取matlab代码LADCF-No.1公开数据集上的算法 VOT2018的代码，“通过时间一致性来保留空间特征选择以学习健壮的视觉，学习自适应判别相关滤波器（LADCF）” @article {xu2018learning，title = {通过时间一致性来学习自适应判别相关过滤器，以进行鲁棒的视觉跟踪，保留空间特征选择}，作者= {徐天阳和冯锋，振华和吴刚，小俊和基特勒，约瑟夫}， journal = {arXiv预印本arXiv：1807.11348}，年份= {2018}} 原始纸张的跟踪代码可以为。 LADCF Tracker for VOT2018的说明： 在低维流形上学习自适应判别相关滤波器（LADCF）利用自适应空间正则化器来训练低维判别相关滤波器。 我们遵循单帧学习和更新策略：在跟踪阶段之后学习过滤器，然后使用固定速率进行更新[1]。 我们使用HOG [2]，CN [3]和ResNet-50 [4]作为我们的功能。 对于较深的特征，我们使用模糊（2个高斯滤波器），旋转（-30，-20，-10、10、20、30）和翻转（水平）来增强训练数据。[5] 代码模块在

在开源的车牌识别系统EasyPR中，用SVM（支持向量机）模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征，本代码将EasyPR的svm_train.cpp独立出来，并添加了HOG特征用来作为SVM的输入。

hog特征提取matlab代码字符图像识别MATLAB 图像预处理（二值化），定向梯度直方图（HOG）特征提取，SVM调整VA网格搜索（内核，内核比例，BoxConstraint），分类分析（混淆矩阵）。 在Matlab中运行代码之前，请加载FinalWorkspace文件。