搜索资源列表
fasthoglib
- Hog算子的实时GPU实现算法，基于NVIDIA CUDA的GPGPU实现。-Real-time GPU implementation algorithm of the Hog operator, based on the NVIDIA CUDA GPGPU.
fast-additive-svms.tar
- 基于HOG+LBP+HIKSVM的行人检测算法matlab代码实现，里面包含了libsvm-mat-3.0-1软件包.-the algorithm implementation of pedestrian detection based on the dates+ LBP+ HIKSVM，it contains the libsvm-mat-3.0-1 package
hikvision-PersonDet
- 海康相机开发，获取视频流，利用HOG+SVM算法进行人体检测，读取SVM训练的数据进行检测-kikvision image HOG+SVM people detection
HOGforall
- 图像特征提取算法之一，HOG(梯度直方图)-histogram of oriented gradient
KCF
- 目前最热门的视频检测和跟踪算法，在HOG特征下，排名第一-Currently the most popular video detection and tracking algorithm.In the HOG feature, ranking first
Pedestrian-Detection
- ICCV2013： 简 称UDN算法，从文中描述的检测效果来看，该方法是所有方法中最好的，并且，效果远超过其他方法。经过对论文和该算法源码的研究，该算法是与作者另外一篇 论文的方法 ，另外的论文算法做图片扫描，得到矩形框，然后用该方法对矩形框进行进一步确认，以及降低误警率和漏警率。另外的论文是：Multi-Stage Contextual Deep Learning for Pedestrian Detection 说得难听一点，这篇文章对行人检测没有多大的贡献。仅仅是用深度学习
groundHOG_v1.1_b.tar
- HOG特征提取算法用matlab实现，有详细的注释，方便理解学习。-HOG feature extraction algorithm using matlab realize, detailed notes, easy to understand learning.
SVM
- Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。因此，Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本，都有Hog特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去了；OpenCV虽然提供了Hog和SVM的API，也提供了行人检测的sample，遗憾的是，OpenCV并没有提供样本训练的sample。这也就意味着，很多人只能用Ope
A-new-pedestrian-detection-method
- 基于HOG和LSS特征的行人检测算法, 具有参考意义-A new pedestrian detection method based on combined HOG and LSS features
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）是我们的性能评估。为了解决这个问题，我们首先减少PCA的问题的维数，处理不
vlfeat-0.9.20.tar
- VLFeat是一个跨平台的开源机器视觉库，它囊括了当前流行的机器视觉算法，如SIFT, MSER, HOG, 同时还包含了诸如K-MEANS, Hierarchical K-means的聚类算法。它由C语言编写，并提供了Matlab接口及详细的文档。当前最新的版本是VLFeat 0.9.18 。(The VLFeat open source library implements popular computer vision algorithms specializing in image un
svm
- 使用hog特征进行分类，采用opencv里的svm算法(By using the hog feature,we classfy the face images with svm algorithm.)
Pedestrian_Detection-master
- 运用HOG和SVM方法进行行人检测，同时使用难例优化算法(Using HOG to extract features and SVM to train the model for pedestrian detection.)
face detection
- 运用HOG提取人脸特征与支持向量机算法训练模型，进行人脸识别(Using HOG to extract facial features and support vector machine algorithm training model for face recognition)
da
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法，它用于把弱分类器联合成强分类器；SVM本身就是(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haa
fa(4)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程)(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based SVM Classifier + fast
ga (6)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based
rq(3)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法，它用于把弱分类器联合成强分类分类器(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaB
S1IM159.【已完成】基于SVM的烟雾识别系统
- 基于SVM的烟雾识别系统 运动区域提取使用的是 自适应混合高斯背景建模 特征算法使用的是 HOG+LBP 机器学习方法使用的是 scikit的SVM(Smoke recognition system based on SVM The moving region extraction uses adaptive Gaussian mixture background modeling feature algorithm, hog + LBP machine learning method