关于车辆识别算法和行人识别算法 特征提取.doc

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，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 本文提供详细讲述和完整算法代码 【车辆识别算法与行人识别算法】在智能驾驶和高级驾驶员辅助系统(ADAS)中扮演着至关重要的角色，其中方向梯度直方图(HOG)特征是物体检测的关键技术之一，尤其适用于行人检测。HOG特征由法国研究人员Dalal在2005年的计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出，它通过计算图像局部区域的梯度方向直方图，捕捉物体边缘和形状信息，形成了强大的特征描述子。 HOG特征的主要思想是利用图像中边缘和梯度的分布来描述物体。具体实现过程中，首先将图像划分为小的细胞单元，接着计算每个细胞单元内像素的梯度大小和方向，形成每个细胞的梯度直方图。这些直方图再按一定规则组合成更大的区域——区间或块，并进行对比度归一化，以增强对光照变化和阴影的鲁棒性。归一化过程包括计算块内的密度并据此调整细胞单元的直方图，从而减弱环境因素对检测的影响。 HOG特征的优势在于其对图像的几何和光学形变有良好的不变性，即使行人有轻微的肢体动作，也能保持较高的检测准确性。此外，通过粗略的空间采样、精细的方向采样以及强局部光学归一化，HOG特征能有效地适应人体检测的需求。 HOG特征提取的流程大致如下： 1. **图像灰度化**：将原始图像转换为灰度图像，以减少颜色信息的复杂性。 2. **Gamma校正**：对图像进行颜色空间标准化，以减少光照变化的影响。 3. **计算梯度**：通过卷积运算获取图像每个像素的梯度信息，包括大小和方向。 4. **划分细胞单元**：将图像分割成小的细胞，例如6x6像素的单元。 5. **构建直方图**：统计每个细胞单元的梯度方向直方图，形成细胞描述符。 6. **组合成块**：将相邻的细胞组合成更大的块，所有细胞的描述符串联成块的HOG特征描述符。 7. **整合特征**：将所有块的HOG特征描述符组合，得到整个图像的HOG特征向量，用于后续的分类或检测任务。 HOG特征与支持向量机(SVM)结合，形成经典的行人检测框架。尽管近年来出现了许多新型的行人检测算法，如深度学习模型，但HOG+SVM的基本思路仍然在行人检测领域占有一席之地，因其简洁、高效且理解性强。 HOG特征在车辆识别和行人识别中扮演了核心角色，其原理和实现步骤构成了图像识别领域的重要基础，对于理解现代计算机视觉技术具有深远意义。