HOG дескриптор для обучения обнаружению пешеходов

Question

HOG дескриптор для обучения обнаружению пешеходов

Интересно, почему мой дескриптор HOG не может превалировать над правильными силуэтами человеческого тела. Я использую параметры как

CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),
        cellSize(8,8), nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1),
        histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys), L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true),
        free_coef(-1.f), nlevels(HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS), signedGradient(false)
    {}

Когда я рисую их, почему у меня нет правильных силуэтов, как показано в этом обсуждении. Два изображения прилагаются. Цветное изображение - мой дескриптор свиней, а серый - по ссылке выше.

На какие факты я должен обратить внимание, чтобы иметь правильные силуэты, как показано на рисунке выше?

0

opencv image-processing object-detection feature-detection feature-descriptor

Источник

user2467772 27 янв '16 в 02:32

1 ответ

Решение

Другие вопросы по тегам opencv image-processing object-detection feature-detection feature-descriptor

user2467772 27 янв '16 в 08:50 2016-01-27 08:50 · Accepted Answer · 2016-01-27 08:50

Серое изображение является положительно взвешенным изображением для дескриптора HOG. Не чистый дескриптор. Интересно, как работает детектор людей по умолчанию в Opencv? Размер обученного SVM-детектора составляет всего несколько килобайт, а скорость обнаружения хорошая. Мой обученный детектор имеет размер в мегабайтах, а частота попаданий низкая / частота ложных срабатываний высока.