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HOG+SVM行人检测算法 评分:

在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs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
2018-06-10 上传大小:4.96MB
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wangkai850620 资源不错,感谢
2018-12-20
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利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测
HOG+SVM实现行人检测
HOG+SVM行人检测
基于HOG+SVM的行人检测系统

本资源为HOG+SVM实现的行人检测系统,包括完整的训练、检测和测试程序。检测程序运行环境为VS2013+opencv2.4.13和QT+opencv3.1.0,测试程序运行环境为matlab2016,具体运行方法见资源中的.txt说明文件。

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HOG+SVM行人检测(四)——综合实现【附赠代码实例】
基于Hog特征的行人检测
HOG特征+SVM训练进行行人检测。
求解OpenCV Hog+SVM 实现的一些问题
行人检测HOG+SVM比较通俗的介绍
【行人检测】利用HOG+SVM训练模型,检测行人
Opencv实现行人检测(HOG + SVM)
hog+svm行人检测分类器训练

行人检测分类器的训练,训练完可测试效果如何,注意样本的路径问题

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HOG+SVM行人检测的两种方法
hog+svm行人检测算法实例源码下载

这个利用行人HOG特征通过SVM分类器进行分类的代码。程序运行环境为VS2013+OpenCV2.20。程序内可以选择Opencv自带的行人检测算法,也可以自己训练HOG特征进行检测。如果自己训练的话,需要在D盘建立一个文件(具体文件名程序中有)里面存在训练的正负样本,和测试样本。具体D盘的这个文件夹在本人自愿中已上传,需要请自行下载。

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自己训练SVM分类器,进行HOG行人检测。
hog+svm 行人检测
行人检测(haar+adaboost 与 hog+SVM)
用opencv实现HOG+SVM行人检测
opencv 使用SVM+HOG训练行人检测分类器(INRIA Person Dataset训练集)
OpenCV HOG+SVM行人检测:从训练到检测

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