Pengesanan Kepala Menggunakan Hog ​​dan SVM

1. Mengapa SVM digunakan dengan babi?
2. Bagaimana Hog dan SVM berfungsi?
3. Mengapa SVM Linear Dilatih dalam Ciri -ciri Hog Berfungsi Dengan Baik?
4. Apakah pengesanan wajah babi?

Mengapa SVM digunakan dengan babi?

Histogram kecerunan berorientasikan (HOG) digunakan untuk pengekstrakan ciri dalam proses pengesanan manusia, sementara mesin vektor sokongan linear (SVM) digunakan untuk klasifikasi manusia. Satu set ujian dijalankan untuk mencari pengelas yang mengoptimumkan penarikan balik dalam pengesanan orang dalam urutan video yang kelihatan.

Bagaimana Hog dan SVM berfungsi?

Kemudian, ciri -ciri Hog (Histogram of Oriented Gradients) diekstrak dari sejumlah besar imej muka untuk digunakan sebagai sebahagian daripada mekanisme pengiktirafan. Ciri -ciri babi ini kemudian dilabelkan bersama untuk model muka/pengguna dan mesin vektor sokongan (SVM) dilatih untuk meramalkan wajah yang dimasukkan ke dalam sistem.

Mengapa SVM Linear Dilatih dalam Ciri -ciri Hog Berfungsi Dengan Baik?

Mesin vektor sokongan linear yang dilatih pada ciri -ciri babi kini menjadi standard de facto merentasi banyak tugas persepsi visual. Populasi mereka sebahagian besarnya boleh dikaitkan dengan perubahan langkah dalam prestasi yang mereka bawa ke pengesanan pejalan kaki, dan kejayaan berikutnya dalam model bahagian yang boleh deformasi.

Apakah pengesanan wajah babi?

Histogram kecerunan berorientasikan, juga dikenali sebagai babi, adalah deskriptor ciri seperti pengesan canny edge, sift (skala invarian dan transform ciri) . Ia digunakan dalam penglihatan komputer dan pemprosesan imej untuk tujuan pengesanan objek.