【24h】

Histograms of Oriented Gradientsを用いた対象識別での特徴選択

机译:面向导向梯度特征选择的直方图,目标识别

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摘要

対象識別に用いられる特徴量の一つにHistograms of Oriented Gradients (HOG)がある.HOGは局所領域でエッジ方向ごとにその強度をヒストグラム化した特徴量である.N. Dalal等は,画像中の全ての場所からHOG特徴を算出し,線形サポートベクターマシンを用いて対象を認識する手法を提案した.本研究では,汎化性能の向上のため複数の特徴のなかから識別に有効な特徴を選び出して識別器を構成する手法について検討した.実験ではMITの歩行者画像データを用いて,特徴選択をしない場合と比較して識別性能が向上することを確認した.
机译:用于目标识别的一个特征是面向梯度(HOG)的直方图。 HOG是直方体的特征量,其在本地区域中的每个边缘方向的强度直方图。 N. Dalal等提出了一种从图像中的所有位置计算HOG特征的方法,并使用线性支持向量机识别对象。 在本研究中,我们检查了配置标识符并配置标识符来选择用于识别多个特征以改善泛化性能的有效特征的方法。 在实验中,MIT行人图像数据用于确认与未进行特征选择的情况相比改进了识别性能。

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