基于HOG+SVM实现对任意物体的检测

• 作者: 姚磊岳 李铭 郑苏生
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 SVM HOG 目标检测 人工智能
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.24.023

摘要

随着深度学习技术的不断发展,端到端的模式识别方式越来越普及.只要算力足够,总可以搭建出适合某一场景的分类检测与预测判断深度网络.但在周期短、算力不足、语义理解要求高的场景下,基于特征的模式识别仍旧有着巨大的需求.本文通过对经典特征HOG的详细解读,结合SVM实现了对任意物体的智能识别.相较于深度学习算法,有着前期训练成本低、识别速度快、样本量需求小等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚磊岳		7	2	1.0	1.0
2	李铭		4	0	0.0	0.0
3	郑苏生		5	4	1.0	2.0