Как работает обучение дескриптора функции HOG?

Question

Кажется, что в openCV нет реализаций обучения HOG и мало источников о том, как работает обучение HOG. Из того, что я собрал, обучение HOG можно проводить в режиме реального времени. Но каковы требования к обучению? Как на самом деле работает учебный процесс?

Answer 1

Как и в большинстве алгоритмов компьютерного зрения, Google Scholar - ваш друг :) Я бы посоветовал прочитать несколько статей о том, как это работает. Здесь - одна из самых популярных статей по HoG, с которой вы можете начать.

Еще один совет при исследовании компьютерного зрения - отметить авторов статей, которые вам интересны, и попытаться найти их веб-сайты. Они будут склонны иметь реализацию своих алгоритмов, а также практические рекомендации по их использованию. Кроме того, найдите ссылки, которые размещены в статье о вашем алгоритме. Это может быть очень полезно для получения базовых знаний, чтобы по-настоящему понять, как работает алгоритм и почему.

Answer 2

Ваша терминология немного перепутана.HOG - это дескриптор функции.Вы можете обучить классификатор, используя HOG, который, в свою очередь, может быть использован для обнаружения объектов.OpenCV включает в себя детектор людей, который использует функции HOG и классификатор SVM.Он также включает CascadeClassifier, который может использовать HOG и который обычно используется для обнаружения лица.

В OpenCV есть программа под названием opencv_traincascade , которая позволяет обучать каскадный детектор объектов, который дает вам возможность использовать HOG.В наборе инструментов системы Computer Vision для MATLAB есть функция под названием trainCascadeObjectDetector , которая делает то же самое.