基于HOG的物体分类方法

• 作者: 胡仕玲 陈启军 顾爽
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 物体分类 梯度方向直方图 图像分割 深度传感器 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（z2）
• 所属期刊栏目: 机器视觉、图像处理与模式识别技术
• 页码范围: 124-126,130
• 分类号: TP24
• 语种: 中文

摘要

研究了利用梯度方向直方图(HOG)特征实现物体分类的方法,并且将该特征结合深度图像分割和支持向量机(SVM)分类器,实现了一个物体分类系统.该系统基于新型传感器Kinect,可以提供实时的彩色图和高精度的深度图.利用其深度图做图像分割并且还原物体的三维信息,提出了依据物体距离自适应放缩分割出的物体区域窗口尺寸的方法,解决了检测中的尺度问题.实验证明:该系统具有很高的准确度,并且在一定距离范围内具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈启军	同济大学机器人与智能系统实验室	116	1012	17.0	26.0
2	胡仕玲	同济大学机器人与智能系统实验室	1	14	1.0	1.0
3	顾爽	同济大学机器人与智能系统实验室	3	54	3.0	3.0