HOG+SVM

• 原論文

  • http://lear.inrialpes.fr/people/triggs/pubs/Dalal-cvpr05.pdf

• 概要

  • HOG特徴量を使ったSVM識別を矩形窓をスライドさせながら認識する。

  • 計算コストが低いため、リアルタイムで動作させることができる。

  • HOGはHistogram of Oriented Gradients。

• 手順

  • 固定サイズ窓サイズで抽出し、それを 8x8 pixelのcellに分割。

  • 各セルのHOG特徴量を計算する。

    • HOG特徴量は、cell内のpixelについて勾配強度を求め、それを8方向のヒストグラムで表したもの。

    • 詳細は下記参照。

      • https://qiita.com/chama0623/items/76568e7f16bc5e46d9c5#hog%E7%89%B9%E5%BE%B4%E9%87%8F

      • https://japimage.blogspot.com/2016/07/hog.html

  • HOG特徴量からSVMでclassificationを行う。(他クラス分類の非線形SVM)

  • 重複領域は、NMSで削除する。