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hog.svm_hog_hogsvm_HOG+SVM_SVM小狮子_hog+SVM_
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hog
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可通过Hog和svm实现小狮子的分类，将其分为两类
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方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如
SVM_Train_Predict_HOG.zip_HOG + SVM_HOG 训练_HOG+SVM训练_行人 检测_行人SVM
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hog+svm行人检测程序，带有已经训练好的svm文件,vs2010下直接运行
pedestrian-detection-master.zip_Y91_hog svm行人检测_hog+SVM_检测 hog s
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行人检测，hog+svm,机器学习，简单二分类
hog_svm.zip_HOG SVM INRIA_hog+svm检测_inria hog_svm 检测_图片集
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hog+svm的Demo，实测可以运行，搭配INRIA图片集准确率为0.96. 不足：直接把图片缩小为64*128来检测，window的滑动没有。
HOG_hog_cell_HOG；_
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方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的描述子。通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征。本代码通过计算边缘方向梯度信息的方法进行物体检测。具体方法为：首先读入所需要的检测目标即输入的 image，之后将图像进行灰度化（将输入的彩色的图像的 rgb 值通过特定公式转换为灰度值），采用 Gamm
hog_svm_train_python
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hog_svm采用Python实现训练，同时在训练的过程中提取hardexample进行进一步训练，获得了较为理想的效果，当然如果需要进一步优化还是有较大优化空间的。
hog_svm.rar_SVM分类_hog matlab_hog svm_图像分类 MATLAB
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matlab实现hog+svm图像二分类
路标检测与识别(1).rar_SVM准确_SVM准确率_hog svm_hog+SVM_采用hog+SVM对路标进行训练识别
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采用hog+SVM对路标进行识别，先训练再测试，准确率达到百分之九十四左右。
opencv_目标检测_OPENCV行人检测HOG+SVM检测视频中是否有人_HOG_SVM_行人检测_人体检测_VC++
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hog-svm-利用hog特征，用svm分类，图像分类
机器学习-Hog+SVM小狮子识别.zip
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机器学习-Hog+SVM小狮子识别代码以及样本 ，
HOG+SVM检测.zip_SVM + HOG检测_hog_hog svm_hog+SVM_showngfp
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利用HOG梯度特征检测行人，并用SVM训练
fa(4).rar_SVM 目标跟踪_adaboost SVM_hog svm_hog+SVM_人头识别
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基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程)
HOG+SVM代码
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基于opencv中HOG+SVM的分类识别
hog_svm.zip_HOG-SVM_hog+SVM_hog_svm_svm matlab_特征提取
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这文件夹包含了，hog特征提取，多类SVM分类器，数据库，图像识别
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通过HOG获取特征，用SVM对图像进行分类。
HOG-SVM.zip_HOG 检测_hog_svm hog车辆检测_svm系统_车牌 svm
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基于HOG与SVM的车牌自动检测系统，系统检测率高达93.5
SVM.zip_SVM 图像 分类_SVM+HOG_SVM特征提取_hog-svm图像分类_svm hog 分类
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使用HOG提取特征，SVM进行图像分类，可以进行两种以上分类
SVM_HOG.zip_HOG+svm 检测_SVM_hog_hog+SVM_基于HOG分类
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该代码是基于HOG的图像分类检测，用于图像分类
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利用Hog特征，配合SVM进行行人检测，自己尝试做的一个小demo，共同学习
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