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SVM+HOG+LBP 评分:

自己写的一点代码,HOG+LBP作为检测,并用了SVM的学习方法
2016-06-02 上传大小:14KB
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LBP和HOG两种特征融合训练svm分类器,进行目标检测
OPENCV中LBP,HOG特征结合SVM向量机训练,测试
HOG+LBP的行人检测

基于HOG和LBP特征的行人检测的matlab的程序,效果不错。

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hog+lbp+svm人脸识别 特征融合

采用lbp和hog特征提取融合,svm分类的人脸识别程序

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LBP/HOG/SIFT/SURF特征SVM的trainAuto范例

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,包含SIFT和SURF结合BOW作为SVM输入,以及LBP和HOG特征作为SVM的输入。

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基于HOG和LBP的行人检测代码

基于HOG和LBP的行人检测代码,分别采用HOG和LBP提取行人特征

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自己训练SVM分类器进行HOG行人检测

自己训练SVM分类器进行HOG行人检测. 环境为VS2010 + OpenCV2.4.4. 使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。 正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片,使用时上下左右都去掉16个像素,截取中间的64*128大小的人体。 负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的,大小同样是64*128。 SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。

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