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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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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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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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