基于HOG和SVM的人体检测技术在静态图像中的研究  

The study on the human detection technology in the static image based on HOG and SVM

作　　者：程和生[1] 胡幸福[2] 

机构地区：[1]合肥师范学院计算机系,合肥230601 [2]中科院光电技术研究所,成都610209

出　　处：《仪器仪表用户》2012年第5期20-23,共4页Instrumentation

摘　　要：本文首先对HOG特征进行描述,包括图像归一化、梯度计算、梯度方向直方图统计、归一化及描述子生成、特征描述块;然后介绍SVM算法,实验中用的SVM核是线性核;然后介绍训练的过程,包括样本图像的个数及大小;最后用实验证明基于HOG特征和SVM算法的人体检测具有比较好的效果。This paper describes HOG feature,including image normalization、gradient computation、gradient direction histogram、normalized and descriptor generation、characterization of block;then introduces the SVM algorithm,the SVM kernel used in the experiments is the linear kernel;then introduces the training process,including the number and size of the sample images;finally,the experiments show that human detection based on HOG features and SVM algorithm has a better effect.

关 键 词：HOG SVM 人体检测 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]