Howtosignalprocessing
- Por qué se usa SVM con HOG?
- ¿Cómo funcionan HOG y SVM??
- ¿Por qué los SVM lineales entrenados en las características de HOG funcionan tan bien??
- ¿Qué es la detección de cara de cerdo??
Por qué se usa SVM con HOG?
El histograma de gradientes orientados (HOG) se utiliza para la extracción de características en el proceso de detección humana, mientras que las máquinas de vectores de soporte lineal (SVM) se utilizan para la clasificación humana. Se realiza un conjunto de pruebas para encontrar los clasificadores que optimizan el retiro en la detección de personas en secuencias de video visibles.
¿Cómo funcionan HOG y SVM??
Más tarde, las características de HOG (histograma de gradientes orientados) se extraen de grandes cantidades de imágenes faciales que se utilizarán como parte del mecanismo de reconocimiento. Estas características de HOG se etiquetan juntas para una cara/usuario y un modelo de máquina vectorial de soporte (SVM) está capacitado para predecir caras que se alimentan al sistema.
¿Por qué los SVM lineales entrenados en las características de HOG funcionan tan bien??
Las máquinas vectoriales de soporte lineal capacitadas en las características de HOG ahora son un estándar de facto en muchas tareas de percepción visual. Su popularización puede atribuirse en gran medida al cambio de paso en el rendimiento que aportaron a la detección de peatones y sus éxitos posteriores en modelos de piezas deformables.
¿Qué es la detección de cara de cerdo??
Histograma de gradientes orientados, también conocido como HOG, es un descriptor de características como el detector de borde canny, SIFT (escala invariante y transformación de características) . Se utiliza en la visión por computadora y el procesamiento de imágenes a los fines de la detección de objetos.
