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在输入区域上计算输入图片的梯度直方图（PHOG）-Computes Pyramid Histogram of Oriented Gradient over a ROI
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本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法,通过大量样本的离线训练构建目标的投影子空间,并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征. 为了满足实时性的要求,采用积分直方图方法
提高粒子特征的计算速度 然后结合粒子滤波方法在子空间中计算粒子与训练样本集之间的相似度,进而估计目标的运动参数.-A subspace t racking method is proposed to t rack target s under complex environment s. Fi
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图像梯度方向直方图描述子:，该方法使用梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients,简称HOG）
特征来表达人体，提取人体的外形信息和运动信息，形成丰富的特征集，然后使
用支持向量机线性SVM 分类器对这些特征集进行训练。-Image gradient orientation histogram descr iptor
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HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。Navneet Dalal and Bill Triggs首先在05年的CVPR中提出HOG，用于静态图像or视频的行人检测。-HOG i.e. histogram of oriented gradien
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方向梯度直方图,计算一副图像的方向梯度直方图表示，图像由直方图表示-Histogram of oriented gradient
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图像特征提取算法之一，HOG(梯度直方图)-histogram of oriented gradient
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方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征,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的实现-Histogram of oriented gradients (Histogram of Oriented Gradient, HOG) characteristics, computer vision and image processing used for object detection feature descr iptor real
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计算数字图像的梯度直方图信息，得到特征描述子矩阵，适用于matlab开发环境中-Histogram of Oriented Gradient
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读取一24位彩色图像，计算其以下图像特征：
1）灰度直方图
2）颜色直方图（RGB3个通道）
3）方向梯度直方图（HOG，将图像分成4*4 16个块，8个梯度方向）
-Read a 24-bit color images, calculate the following image features: 1) Histogram 2) color histogram (RGB3 channels) 3) histogram of oriented gradients (HOG, t
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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(The Histogram
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