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为描述对象的局部外观和形状,方向梯度直方图首先将图像划分成小区域(被称为cell),然后在其上累加像素梯度方向的一维直方图.在被称为block的较大区域(由数个相邻的cell组成)上连接cell的直方图,经归一化处理形成特征向量.为减弱由block引起的区域量化走样,在计算检测窗口的特征时,采取部分重叠block的措施,从而大大增加了特征维度以及目标检测时的计算量.通过扩大参与相邻cell之间像素梯度插值的面积,并设置适当的高斯平滑核尺度,可消除block重叠,从而将64×128尺寸的窗口的方向梯度直方图特征维度由3 780降低为1 152.INRIA的行人数据集实验表明,该方法也可减弱区域量化走样,且其性能与原方向梯度直方图几乎相当,而检测速度却显著提高. 相似文献
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