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- 1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。 参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005 2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割 参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》 C. Rother 2004 3 HOG文件是自己编写的根
HOG-LBP-detection
- 该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测，实验结果表明，该方法可以有效检测出图像中的行人，并达到了较好的检测结果。-A novel approach based on combining Histogram of oriented gradients (HOG) and LocalBinary Pattern(LBP) is suggested in the
lunwen
- 提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称 MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检 测.MSO 特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征 由 Gabor 小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联 Adaboost 算法及 SVM 训 练检测模型.基于粗特征的 Adaboost 分类器能够保证高的检测速
Igohd
- 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
ImageClassification-master
- 在这个项目中，我们的目标是建立一个识别和大小231x231图像呈现对象分类系统。我们得到了一组训练图像，每四个标签之一：1飞机；汽车2；3马，否则。我们提供了两个特点：一是方向梯度直方图（HOG），其尺寸为5408；另一个是overfeat ImageNet美国有线电视新闻网的特点，其尺寸37000。关于测试图像，我们只给出了每个图像的功能，没有标签，结果判断由平地机。我们的目标是提供二进制和多个预测。平衡错误率（BER）是我们的性能评
hog_svm
- matlab实现hog+svm图像二分类(Matlab implementation of hog and svm images two categories)
hog_svm
- 这文件夹包含了，hog特征提取，多类SVM分类器，数据库，图像识别(This folder contains the hog feature extraction, multi class SVM classifier, database, image recognition)
hog_svm
- 利用hog特征以及svm实现两个类别图像的分类(Classification of two categories of images using hog features and SVM)
SVM
- 通过HOG获取特征，用SVM对图像进行分类。(The feature is acquired by HOG, and the image is classified by SVM.)
svm_images
- 识别图像，利用HOG特征，svm分类方法，区别率较高(Recognition of images, the use of HOG features, SVM classification method, the distinction rate is higher)
96282002Human-Motion-Tracking
- 利用图像的HOG特征训练SVM分类器，对运动人体目标进行跟踪(Using the HOG feature of the image to train the SVM classifier, the program runs through the obtained data.)
SVM
- 使用HOG提取特征，SVM进行图像分类，可以进行两种以上分类(Using HOG to extract features and SVM for image classification)
HOG_LBP
- 融合hog与lbp特征的图像分类，使用svm进行分类，最终给出运行混淆矩阵(The image classification of hog and LBP features is classified by SVM, and the run obfuscation matrix is finally given.)
FingerTip
- 基于深度相机的手势识别，利用深度信息设置包围盒分割手，然后使用SVM分类器对训练数据集进行训练。在静态手势测试时，我们先计算测试图像的HOG特征，然后经SVM分类得到测试结果(Based on the gesture recognition of the depth camera, the depth information is used to set the bounding box to divide the hand, and
hog-feature
- 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
fenlei
- 利用hog提取特征输入到svm分类器中，适用于新手(Using hog extraction feature input to svm classifier, suitable for novices)
svm
- 基于hog特征的svm的图像分类识别，matlab程序(Image classification and recognition based on hog-svm)