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张锟

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：天津大学管理与经济学部更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇直方图
  • 1篇特征提取
  • 1篇梯度方向
  • 1篇梯度方向直方...
  • 1篇维度
  • 1篇维数
  • 1篇维数约简
  • 1篇方向直方图

机构

  • 1篇天津大学

作者

  • 1篇霍亚松
  • 1篇张锟

传媒

  • 1篇模式识别与人...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
非重叠低维度梯度方向直方图被引量：2
2014年
作为衍生于尺度不变特征变换的特征描述,梯度方向直方图(HOG)在人体检测、手势识别、人脸识别、场景分类等方面得到广泛应用.但HOG的特征维数高,导致维数灾难和大计算量.文中发现HOG特征的高维度源自它需在众多重叠块中计算直方图.虽然重叠块机制对特征的鲁棒性有积极作用,但也导致信息冗余.为去除冗余信息并降低特征维数,从直方图归一化入手,提出非重叠式梯度方向直方图.所提方法的维数降低为传统方法的1/3.在人手和人体检测上的实验表明,该方法不仅物体检测速度得到显著提高,检测准确度也得到改善.
霍亚松张锟
关键词：梯度方向直方图特征提取维数约简
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