Howtosignalprocessing
- Dlaczego SVM jest używany z HOG?
- Jak działa Hog i SVM?
- Dlaczego liniowe SVM szkolone w zakresie funkcji HOG tak dobrze działa?
- Co to jest wykrywanie twarzy wieprza?
Dlaczego SVM jest używany z HOG?
Histogram zorientowanych gradientów (HOG) jest używany do ekstrakcji cech w procesie wykrywania przez człowieka, podczas gdy liniowe maszyny wektorowe (SVM) są używane do klasyfikacji człowieka. Przeprowadzany jest zestaw testów w celu znalezienia klasyfikatorów, które optymalizują przywołanie w wykrywaniu osób w widocznych sekwencjach wideo.
Jak działa Hog i SVM?
Później cechy HOG (histogram zorientowanych gradientów) są wyodrębnione z dużej liczby obrazów twarzy, które należy zastosować w ramach mechanizmu rozpoznawania. Te funkcje HOG są następnie oznaczone razem dla twarzy/użytkownika, a model wektora wsparcia (SVM) jest przeszkolony do przewidywania twarzy, które są podawane do systemu.
Dlaczego liniowe SVM szkolone w zakresie funkcji HOG tak dobrze działa?
Liniowe maszyny wektorowe wsparcia przeszkolone w zakresie funkcji HOG są teraz de facto standardem w wielu zadaniach percepcji wizualnej. Ich popularyzację można w dużej mierze przypisać zmianie kroków w wydajności, którą wprowadzili do wykrywania pieszych, oraz ich późniejszymi sukcesami w modelach odkształcalnych części.
Co to jest wykrywanie twarzy wieprza?
Histogram zorientowanych gradientów, znany również jako HOG, jest deskryptorem funkcji, takim jak detektor krawędzi krawędzi, SIFT (niezmiennik skali i transformacja cech) . Jest używany w wizji komputerowej i przetwarzaniu obrazu w celu wykrywania obiektów.
