基于方向梯度直方图的行人检测算法
人形侦测算法原理
人形侦测算法原理人形侦测算法原理人形侦测算法是一种计算机视觉算法，通过在图像或视频中识别和定位人形来实现对人的侦测。
人形侦测是计算机视觉中的一个基本任务，广泛应用于安全监控、行人检测、行为分析等领域。
一般而言，人形侦测算法可以分为两个主要阶段：特征提取和目标定位。
1.特征提取特征提取是人形侦测算法的第一阶段，其目的是通过在图像或视频中提取具有判别能力的特征，识别出可能存在的人形。
常用的特征提取方法包括：- Haar特征：Haar特征是一种基于图像亮度变化的特征描述子。
它可以通过计算图像中不同位置和大小窗口的亮度差异，来提取具有判别能力的特征。
Haar特征计算简单，速度快，广泛应用于实时人形侦测算法中。
- HOG特征：HOG特征是一种直方图梯度特征，通过计算图像中每个像素点的梯度方向和梯度幅值，进而构建局部直方图描述子。
HOG特征具有旋转不变性和局部统计特性，适用于人形侦测任务，尤其是在复杂背景下。
- CNN特征：卷积神经网络（CNN）是一种深度学习网络结构，通过多层卷积和池化操作，可以学习出具有判别能力的特征表示。
在人形侦测领域，基于CNN的特征提取方法如基于图片的深度学习网络SSD 和YOLO等，已经取得了较好的性能。
在特征提取阶段，算法会对输入的图像或视频进行预处理，如图像缩放、灰度化等操作，以便更好地提取特征。
2.目标定位目标定位是人形侦测算法的第二阶段，其目的是利用特征提取阶段得到的特征，通过一定的算法和模型，对人形进行定位和识别。
常用的目标定位方法包括：-滑动窗口：滑动窗口是一种简单而直观的目标定位方法。
它通过在不同位置和尺度的窗口上计算特征，并使用分类器对窗口进行判断，来确定是否存在人形。
滑动窗口方法可以实现多尺度检测，但由于计算量大，效率较低。
-区域候选：区域候选是一种更高效的目标定位方法。
它首先使用一些快速的图像分割或边缘检测算法，将图像划分为若干区域，然后在每个区域中进行特征计算和分类判断，以确定是否存在人形。
基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测
基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测摘要：行人检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究领域。
传统的方法主要依靠HOG特征和SVM分类器来实现行人检测，但是传统的方法存在一定的缺陷，如对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性。
本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器，在行人检测任务中取得了较好的效果。
通过对真实数据集的实验结果，验证了所提出方法的有效性和可行性。
二、相关工作HOG特征全称为Histogram of Oriented Gradients，是由Dalal和Triggs于2005年提出的一种特征描述算法，它通过计算图像梯度的方向直方图来描述图像的特征。
HOG特征在行人检测中取得了较好的效果，但是对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性仍然是一个问题。
为了解决这一问题，研究者们提出了不少改进方法，如将多尺度的HOG特征进行融合、引入局部特征和全局特征进行联合训练等。
SVM分类器全称为Support Vector Machine，是一种常用的分类算法，它通过寻找一个最优的超平面来实现对样本的分类。
SVM分类器在行人检测中也取得了良好的效果，但对于样本的不平衡和噪声干扰等问题仍然存在一定的局限性。
研究者们也提出了不少改进方法，如设计不同的核函数、引入类别权重进行训练等。
三、方法本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器，在行人检测中取得了较好的效果。
3.1 改进的HOG特征提取方法传统的HOG特征主要是通过计算图像梯度的方向直方图来描述图像的特征，而在实际情况中，图像可能受到光照、遮挡和姿态变化等因素的影响，这就会导致HOG特征的不稳定性。
为了解决这一问题，本文提出了一种改进的HOG特征提取方法，主要包括以下几个步骤：（1）多尺度特征融合：在HOG特征提取的过程中，引入了多尺度的HOG特征进行融合，以提高对目标尺度变化的适应性。
（1）设计不同的核函数：在SVM分类器的训练过程中，引入了新的核函数，以提高对非线性问题的适应性。
机器视觉目标检测算法
机器视觉目标检测算法随着计算机视觉领域的不断发展，机器视觉目标检测算法已成为该领域的研究热点之一。
目标检测算法能够识别并定位图像或视频中的特定目标，为各种应用提供基础支持，如智能监控、自动驾驶、人脸识别等。
本文将介绍几种常用的机器视觉目标检测算法及其特点。
一、传统目标检测算法1. Haar特征分类器算法Haar特征分类器算法是一种基于AdaBoost算法的目标检测算法，主要用于人脸检测。
该算法通过训练一系列的弱分类器，并将它们组合成强分类器来实现目标检测的功能。
Haar特征分类器算法简单高效，但检测性能相对较弱。
2. HOG算法HOG（Histograms of Oriented Gradients）算法是一种基于图像梯度方向的特征描述算法，主要用于行人检测。
该算法通过计算图像中每个像素点的梯度方向直方图，并将这些直方图作为目标的特征向量。
HOG算法在人脸和行人检测方面表现出色，但对于小尺寸目标的检测效果较差。
二、深度学习目标检测算法1. R-CNN算法R-CNN（Region-CNN）算法是一种基于区域建议网络的目标检测算法，通过先提取图像中的候选区域，再对这些区域进行卷积神经网络（CNN）特征提取和分类，最后根据分类结果进行目标检测和定位。
R-CNN算法具有较高的准确性，但由于需要对大量候选区域进行分类，算法速度相对较慢。
2. Fast R-CNN算法Fast R-CNN算法是对R-CNN算法的改进，通过引入RoI池化层来实现对任意大小的候选区域进行特征提取。
相比于R-CNN算法，FastR-CNN算法在提高检测速度的同时，准确性也有所提升。
3. Faster R-CNN算法Faster R-CNN算法是在Fast R-CNN算法的基础上进一步改进，引入了区域建议网络（RPN）来自动生成候选区域，从而进一步提高了检测速度。
该算法以RPN网络结合Fast R-CNN网络的形式，实现了端到端的目标检测。
hog原理
hog原理
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于图像处理
和计算机视觉的特征提取算法，常用于目标检测、行人检测和人脸识别等任务中。
该算法的原理是基于图像中物体的边缘方向局部统计，通过计算每个像素点的局部梯度方向和幅值，并将其编码为直方图特征。
具体而言，HOG算法包含以下几个主要步骤：
1. 图像预处理：对于输入图像，需要先进行预处理来减小光照、对比度等因素的影响，并转化为灰度图像。
2. 计算梯度幅值和方向：对图像进行梯度计算，通过差分滤波器计算每个像素点的水平和垂直梯度，然后求得梯度幅值和方向。
3. 划分图像区域：将图像划分为若干个小块（cell），通常为
16x16像素。
4. 统计梯度方向直方图：对于每个小块内的像素点，根据其梯度方向进行统计，通常将360度均匀划分为9个方向，每个方向表示一个直方图的bin。
则每个小块就产生一个9维的直方
图特征向量。
5. 归一化直方图特征：由于图像中物体的尺度变化，需要对得到的直方图特征进行归一化，以消除不同尺度造成的差异。
6. 特征向量描述：将所有小块的归一化直方图特征向量连接起来，形成最终的特征向量。
通过HOG算法提取的特征向量，可以用于训练机器学习模型进行目标检测和识别任务。
例如，在行人检测中，可以使用支持向量机（SVM）等分类器，通过学习和匹配HOG特征，实现对行人目标的准确识别。
总而言之，HOG算法通过局部梯度方向和幅值的统计特征，提取图像中物体的边缘信息，为后续的目标检测和识别任务提供有用的特征描述。
基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪
基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪随着计算机视觉研究的深入，行人目标检测与跟踪在智能监控、自动驾驶等领域中得到了广泛应用。
基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）和粒子滤波器的方法是一种常用且有效的行人目标检测与跟踪算法。
HOG是一种用于图像特征提取的方法，通过计算图像中局部区域的梯度直方图来描述图像的特征。
在行人目标检测中，首先将图像分成多个小的块，并计算每个块的梯度直方图。
然后，通过将这些直方图串联起来，得到整个图像的特征描述。
最后，利用支持向量机（SVM）等分类器进行目标检测。
而粒子滤波器是一种用于目标跟踪的方法，通过利用目标在连续帧之间的运动模型和观测模型来估计目标的位置。
在行人目标跟踪中，首先通过HOG方法提取目标的特征。
然后，根据目标的运动模型和观测模型，利用粒子滤波器算法进行目标位置的估计和更新。
通过不断迭代，可以实现对行人目标的准确跟踪。
基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法具有以下优点。
首先，HOG方法能够有效地提取图像中的行人特征，具有较高的检测准确率。
其次，粒子滤波器算法能够根据目标的运动模型和观测模型进行目标位置的估计和更新，具有较好的跟踪鲁棒性。
最后，该算法结合了目标检测和跟踪的优点，能够实现对行人目标的精确检测和跟踪。
然而，基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法也存在一些挑战和不足之处。
首先，HOG方法对光照、遮挡等因素较为敏感，可能影响检测准确性。
其次，粒子滤波器算法对目标的运动模型和观测模型的选择较为敏感，需要进行合理的参数设置和模型训练。
此外，算法的实时性和计算复杂度也是需要考虑的问题。
综上所述，基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法具有广泛应用前景。
通过不断改进和优化算法，可以提高行人目标检测与跟踪的准确性和鲁棒性，为智能监控、自动驾驶等领域的应用提供更好的支持。
基于改进塔式梯度直方图的行人检测算法
统计每个单元 的每个像素所在的区间， 形成一个 ９ 维的特征向量， 每个块是有 ４个相邻的单元组成 ，
ｌ
一 … …
测试 过程
… … … …
Ｉ
所 以每个块 的特 征 向量 的维 数是 ４×９＝３ ６维． 以
块为单位扫描整个 图像 ， 以一个单元的大小为步
图 １ 基于改进塔式梯度直方 图行人检测算法流程 图
基 于 改进 塔 式 梯 度 直 方 图 的行 人检 测算 法
贾世 杰 ， 陈诗 帅
（大连交通大学 电气信 息学院， 辽宁 大连 １ １ ６ ０ ２ ８ ） 米
摘
要 ：采用改进分块方式的塔式方 向梯度 直方 图（ Ｐ Ｈ Ｏ Ｇ， Ｐ ｙ ｒ ａ ｍｉ ｄ Ｈ ｉ ｓ ｔ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｏ ｆ ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｇ ｒ ａ ｄ ｉ ｅ ｎ ｔ ） 作为
第３ ４卷
第 ６期
大
连
交 通
大
学
学 报
Ｖｏ １ ． ３４ Ｎｏ． ６ Ｄｅ ｃ ． ２ Ｏｌ ３
２ ０ １ ３年 １ ２月
Ｊ ＯＵＲＮ ＡＬ ＯＦ ＤＡＬ Ｉ ＡＮ Ｊ Ｉ Ａ ＯＴ ＯＮＧ ＵＮ Ｉ ＶＥＲ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ
文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ９ ５ ９ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ ０ ９ ８ — ０ ５
测 正确 率有 了进 一步提高． 关键词 ：行人检测 ； 梯度 直方 图 ； 塔式梯度直方 图；Ｓ Ｖ Ｍ
文 献标 识码 ： Ａ
０ 引言
于视 频 监控 … 、 机器人学 、 辅 助 驾 驶 等领 域 ． 目前 的行人 检测大 都是 基 于运 动或者是 静 态 图像 的． 基 于运动 的检 测 算 法 中应 用 的 比较 广 泛 的有 背 景差 分 法 、 帧 差法 、 光流法． 基 于 静 态 图像 的检 测 算法 主要 有 基 于形 状 、 基 于模 版 匹 配 和基 于统计 分类 等算 法． Ｄ ａ ｌ ａ ｌ 提 出了基 于 梯度 方 向
hog算法
1、HOG特征：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。
（1）主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。
（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。
（2）具体的实现方法是：首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。
然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。
最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。
（3）提高性能：把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。
通过这个归一化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。
（4）优点：与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。
首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。
其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。
因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。
2、HOG特征提取算法的实现过程：大概过程：HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。
基于人工智能的图像方式常用目标检测算法
基于人工智能的图像方式常用目标检测算法随着人工智能领域的不断发展，图像处理技术也日新月异。
在图像处理中，目标检测是一种重要的技术，它可以识别出图像中的目标，以及目标的位置和大小等信息。
目标检测在很多场景下都有着广泛的应用，例如智能家居、自动驾驶、工业生产等等。
本文将介绍一些基于人工智能的图像处理技术中常用的目标检测算法。
一、基于深度学习的目标检测算法深度学习是目前图像处理领域的主流技术，许多目标检测算法也基于深度学习进行研究和应用。
1. Faster R-CNN算法Faster R-CNN算法是一种经典的目标检测算法，它是由R-CNN、Fast R-CNN以及其改进版Faster R-CNN组成的。
Faster R-CNN首先使用一个卷积神经网络来生成候选框，再使用Region Proposal Network（RPN）对候选框进行优化，最后使用分类网络对候选框进行分类，并且输出框的位置。
Faster R-CNN算法具有较高的检测精度和速度，但是计算量比较大。
2. YOLO算法YOLO（You Only Look Once）算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一次前向传递中直接输出图像中的目标位置、类别等信息。
YOLO算法采用了一种特殊的卷积网络结构，将输入的图像分为若干个网格，每个网格负责检测一个目标。
YOLO算法具有较快的检测速度，但是由于对于小目标检测效果不好。
二、基于传统的目标检测算法除了基于深度学习的目标检测算法，还有许多基于传统技术的目标检测算法，例如Haar、HOG以及SURF等。
3. Haar算法Haar算法是一种基于特征的目标检测算法，它通过 Haar 特征来检测图像中的目标。
Haar特征可以用于检测图像中的不同特征，例如边缘、线段以及矩形等。
Haar算法具有较好的检测精度，但是在处理复杂图像时计算量较大。
4. HOG算法HOG（Histogram of Oriented Gradient）算法是一种基于纹理的目标检测算法，它采用了图像梯度方向的直方图来表示图像的纹理特征。
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一维的离散微分模板
(-1, 0, 1), (1, 0, -1)’
水平梯度图和垂直梯度图
求幅值和相位 对于3通道图像，只保留梯度幅值最大的通道的梯度。
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对block加一个高斯空域窗口 Block中每个pixel根据自己的梯度和位置进行投票
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投票的权重
梯度幅值的函数 直接使用梯度幅值
效果最好
block中的每一个pixel对相邻cell和其梯度方向的相邻区间进 行投票。
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三线性插值
x方向、y方选PPT
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HOG描述子
将window中所有block对应的特征描述向量组合在一起 ① HOG没有选取主方向或旋转梯度方向直方图
by Radon
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Window
Block
Cell
bin
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2
HOG描述子的输入 根据测试，window的大小为64*128时效果最好。
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1. 色彩和gamma归一化 2. 梯度计算 3. 统计局部图像梯度信息 4. block归一化 5. 生成特征描述向量
有人
无人
1079(95.40%) 52(4.60%)
28(0.77%) 3627(99.23%)
C=0.01
真实值
有人 无人
预测值
有人
无人
1097(96.99%) 34(3.01%)
44(1.20%) 3611(98.80%)
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也适用于生成 hard example
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before
C=0.01
真实值
有人 无人
预测值
有人
无人
1097(96.99%) 34(3.01%)
44(1.20%) 3611(98.80%)
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C=1
真实值
有人 无人
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1078(95.31%) 53(4.69%)
26(0.71%) 3629(99.29%)
C=0.1
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有人 无人
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不具有旋转不变性 ② HOG不具有尺度不变性 ③ HOG在密集采样的图像块中进行计算
特征向量的各个维度隐含了其在检测窗口中的位置信息
通过使用不同旋转方向的样本进行训练，改变在待检测图像中的 窗口大小，使用HOG描述子也能实现具有旋转不变性和尺度不 变性的算法。
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1. 色彩和gamma归一化 2. 梯度计算 3. 统计局部图像梯度信息 4. block归一化 5. 生成特征描述向量
C=0.01
真实值
有人 无人
after
C=0.01
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预测值
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26(0.71%) 3629(99.29%)
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有人 无人
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有人
无人
1079(95.40%) 52(4.60%)
28(0.77%) 3627(99.23%)