《HOG特征提取》課件

HOG特征提取HOG特征提取是一種用于圖像識別的特征描述符。它在圖像處理中廣泛使用，用于目標(biāo)檢測、行人識別、人臉識別等應(yīng)用。DH投稿人：DingJunHong目錄11.什么是HOG特征?HOG特征是一種圖像特征描述符，它可以捕捉圖像的邊緣和形狀信息。22.HOG特征提取步驟HOG特征提取步驟包括圖像梯度計(jì)算、細(xì)胞直方圖統(tǒng)計(jì)、直方圖歸一化和特征向量構(gòu)建。33.HOG特征優(yōu)勢HOG特征具有對圖像旋轉(zhuǎn)、尺度變化和光照變化的魯棒性，在目標(biāo)檢測領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。44.HOG特征應(yīng)用HOG特征廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測、人體姿態(tài)估計(jì)、行人檢測等領(lǐng)域。1.什么是HOG特征?梯度方向HOG特征描述了圖像中局部區(qū)域的梯度方向分布。它主要考慮圖像邊緣和紋理信息。直方圖統(tǒng)計(jì)對圖像中的梯度方向進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，形成梯度直方圖。特征向量將每個局部區(qū)域的梯度直方圖組成一個特征向量，用于描述圖像的整體特征。HOG特征提取步驟1圖像梯度計(jì)算使用Sobel算子計(jì)算圖像像素的梯度幅值和方向。2細(xì)胞直方圖統(tǒng)計(jì)將圖像劃分為多個小的細(xì)胞，并統(tǒng)計(jì)每個細(xì)胞內(nèi)梯度方向的直方圖。3直方圖歸一化將每個細(xì)胞的直方圖進(jìn)行歸一化，以減少光照變化的影響。4特征向量構(gòu)建將每個細(xì)胞的歸一化直方圖串聯(lián)起來，形成最終的HOG特征向量。第一步：圖像梯度計(jì)算圖像梯度計(jì)算是HOG特征提取的第一步，也是關(guān)鍵一步。它利用圖像像素值的差異來計(jì)算圖像的邊緣和紋理信息。1計(jì)算梯度利用卷積核對圖像進(jìn)行卷積操作。2梯度方向計(jì)算梯度方向，用于描述圖像邊緣的方向。3梯度幅值計(jì)算梯度幅值，用于描述圖像邊緣的強(qiáng)度。4.梯度計(jì)算公式圖像梯度計(jì)算是HOG特征提取的第一步，它用于識別圖像中的邊緣和紋理信息。梯度信息可以幫助我們更好地理解圖像中不同區(qū)域的形狀和方向。圖像梯度通常使用索貝爾算子或其他邊緣檢測算子來計(jì)算。索貝爾算子是一種常用的邊緣檢測算子，它使用一個3x3的卷積核來計(jì)算像素點(diǎn)的梯度。1水平Gx=(像素點(diǎn)右邊的像素值-像素點(diǎn)左邊的像素值)/22垂直Gy=(像素點(diǎn)下邊的像素值-像素點(diǎn)上邊的像素值)/23梯度幅值G=sqrt(Gx^2+Gy^2)4梯度方向θ=arctan(Gy/Gx)5.梯度方向和梯度幅值梯度方向梯度方向表示像素值變化最快的方向。例如，如果梯度方向是水平的，則像素值在水平方向上變化最大。梯度幅值梯度幅值表示像素值變化的速率。例如，如果梯度幅值較大，則像素值在該方向上變化較快。第二步：細(xì)胞直方圖統(tǒng)計(jì)圖像劃分將圖像分割成多個大小相同的矩形區(qū)域，這些區(qū)域被稱為細(xì)胞。梯度方向每個細(xì)胞內(nèi)，計(jì)算所有像素點(diǎn)的梯度方向，并將其歸類到不同的方向區(qū)間。直方圖構(gòu)建統(tǒng)計(jì)每個方向區(qū)間內(nèi)梯度方向的像素?cái)?shù)量，生成一個直方圖，代表該細(xì)胞的特征信息。方向區(qū)間數(shù)量通常將梯度方向劃分為9個或18個方向區(qū)間，每個區(qū)間代表一個方向范圍。7.細(xì)胞直方圖統(tǒng)計(jì)過程1計(jì)算梯度方向計(jì)算每個像素點(diǎn)的梯度方向2歸一化梯度方向?qū)⑻荻确较驓w一化到0-180度3統(tǒng)計(jì)梯度方向直方圖統(tǒng)計(jì)每個細(xì)胞內(nèi)所有像素點(diǎn)的梯度方向4創(chuàng)建直方圖使用9個bin創(chuàng)建直方圖，表示每個方向上的像素?cái)?shù)量直方圖統(tǒng)計(jì)過程是對每個細(xì)胞內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行梯度方向的統(tǒng)計(jì)，并將其表示為一個直方圖。通過這種方式，可以將每個細(xì)胞的梯度信息壓縮成一個直方圖向量，方便后續(xù)的特征向量構(gòu)建。第三步：直方圖歸一化標(biāo)準(zhǔn)化處理直方圖歸一化是將所有塊的特征向量標(biāo)準(zhǔn)化到相同尺度。消除光照影響歸一化步驟可以有效地消除光照變化對特征向量的影響。提高魯棒性歸一化后的特征向量對于圖像的亮度和對比度變化更具魯棒性。9.塊歸一化公式塊歸一化是HOG特征提取中的重要步驟，它可以有效地提高特征的魯棒性，使其對光照變化和圖像對比度變化具有更強(qiáng)的抵抗能力。塊歸一化公式通常使用L2-norm進(jìn)行歸一化，公式如下：v=v/sqrt(sum(v^2)+e)其中，v表示每個塊的特征向量，e是一個很小的常數(shù)，用于防止分母為零。通過塊歸一化，可以將不同圖像的特征向量進(jìn)行比較，從而提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率。10.第四步：特征向量構(gòu)建1細(xì)胞直方圖串聯(lián)將每個塊的所有直方圖串聯(lián)起來2形成特征向量最終的特征向量包含所有塊的所有特征3特征向量維數(shù)每個塊的直方圖大小決定特征向量維度4用于分類器HOG特征向量用于訓(xùn)練分類器，識別目標(biāo)11.特征向量構(gòu)建過程1合并細(xì)胞直方圖每個塊內(nèi)的所有細(xì)胞直方圖進(jìn)行合并，形成一個大的特征向量。2向量歸一化對合并后的特征向量進(jìn)行歸一化，以減少光照變化的影響。3最終特征向量最終的特征向量包含每個塊的歸一化直方圖，代表圖像的HOG特征。12.HOG特征優(yōu)勢魯棒性強(qiáng)HOG特征對光照變化、圖像旋轉(zhuǎn)和縮放具有魯棒性，使其在實(shí)際應(yīng)用中更具實(shí)用性。特征表達(dá)能力強(qiáng)HOG特征能有效描述圖像的邊緣、形狀和紋理信息，從而提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率。計(jì)算效率高HOG特征提取算法計(jì)算速度快，易于實(shí)現(xiàn)，適合實(shí)時應(yīng)用。目標(biāo)檢測的應(yīng)用1HOG特征廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測領(lǐng)域。例如，行人檢測系統(tǒng)可利用HOG特征識別圖像中的人形物體，為自動駕駛、安全監(jiān)控等領(lǐng)域提供關(guān)鍵信息。HOG特征強(qiáng)大的邊緣特征提取能力，為目標(biāo)檢測任務(wù)提供準(zhǔn)確可靠的特征表示，提高了目標(biāo)識別率，有效地提升了目標(biāo)檢測系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。14.目標(biāo)檢測的應(yīng)用2HOG特征提取在車輛檢測領(lǐng)域也發(fā)揮著重要作用。車輛識別是自動駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而HOG特征可以有效地提取車輛的形狀和輪廓信息，從而提高車輛檢測的準(zhǔn)確率和效率。例如，使用HOG特征和SVM分類器，可以實(shí)現(xiàn)對不同類型車輛的識別，例如轎車、卡車、摩托車等。人體姿態(tài)估計(jì)的應(yīng)用人體姿態(tài)估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要分支，它可以識別圖像或視頻中的人體姿勢和動作，并提供相應(yīng)的描述。HOG特征在人體姿態(tài)估計(jì)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，例如識別人體關(guān)節(jié)位置，預(yù)測人體動作等。行人檢測的應(yīng)用智能監(jiān)控系統(tǒng)行人檢測在智能監(jiān)控系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用，提高安全性和效率。自動駕駛行人檢測是自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一，確保車輛安全行駛。人流量統(tǒng)計(jì)行人檢測可以用于商場等場所的人流量統(tǒng)計(jì)，優(yōu)化運(yùn)營策略。HOG特征的局限性對光照敏感HOG特征對光照變化敏感，光照變化會導(dǎo)致梯度方向和幅值發(fā)生改變，從而影響特征提取的效果。對幾何形變敏感HOG特征對幾何形變敏感，例如目標(biāo)的縮放、旋轉(zhuǎn)、平移等，都會影響特征的提取效果。計(jì)算量較大HOG特征的計(jì)算量較大，特別是對于高分辨率圖像，計(jì)算時間較長，需要進(jìn)行優(yōu)化處理才能滿足實(shí)時應(yīng)用的需求。局限性分析1HOG特征對光照變化敏感。光照變化會導(dǎo)致圖像梯度發(fā)生變化，進(jìn)而影響HOG特征的提取效果。例如，在強(qiáng)光照條件下，圖像中物體邊緣的梯度值會增加，而在弱光照條件下，圖像中物體邊緣的梯度值會減小。這會導(dǎo)致同一個物體在不同光照條件下提取到的HOG特征不同，從而影響目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。局限性分析2HOG特征對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化敏感，這會降低特征提取的準(zhǔn)確性。HOG特征在處理遮擋和復(fù)雜場景時效果不佳，導(dǎo)致目標(biāo)檢測性能下降。改進(jìn)型HOG算法1特征增強(qiáng)利用方向梯度直方圖(HOG)算法提取特征，并對特征進(jìn)行增強(qiáng)，以便更好地描述目標(biāo)特征。2梯度方向量化將梯度方向量化為多個離散方向，并采用加權(quán)方案分配梯度幅值到相應(yīng)的方向區(qū)間。3特征降維使用主成分分析(PCA)或線性判別分析(LDA)方法對特征進(jìn)行降維，以減少計(jì)算量和提高魯棒性。4分類器優(yōu)化采用支持向量機(jī)(SVM)或隨機(jī)森林等分類器，并對其進(jìn)行優(yōu)化，以提高識別精度。改進(jìn)型HOG算法步驟1特征點(diǎn)提取改進(jìn)型HOG算法首先提取圖像中的關(guān)鍵特征點(diǎn)，如邊緣、角點(diǎn)等。2梯度計(jì)算在每個特征點(diǎn)周圍計(jì)算圖像的梯度方向和幅值。3直方圖構(gòu)建根據(jù)梯度信息構(gòu)建直方圖，并將直方圖歸一化以減少光照變化的影響。4特征向量構(gòu)建將每個特征點(diǎn)周圍的直方圖信息整合為一個特征向量，形成最終的HOG特征向量。改進(jìn)型HOG算法優(yōu)勢提高識別速度改進(jìn)型HOG算法可顯著減少計(jì)算量，提高目標(biāo)檢測和識別效率。提升識別精度改進(jìn)型HOG算法通過優(yōu)化特征提取和分類器，提高了目標(biāo)識別精度。增強(qiáng)魯棒性改進(jìn)型HOG算法能更好地應(yīng)對噪聲、光照變化和遮擋等干擾因素。改進(jìn)型HOG應(yīng)用案例1改進(jìn)型HOG算法在人臉識別領(lǐng)域取得了巨大成功，其能夠有效地提取人臉特征，提高人臉識別的準(zhǔn)確率。改進(jìn)型HOG算法通過改進(jìn)梯度方向和梯度幅值的計(jì)算方法，并引入新的特征描述符，有效地提升了人臉識別系統(tǒng)的魯棒性。改進(jìn)型HOG應(yīng)用案例2改進(jìn)型HOG算法應(yīng)用于人臉識別領(lǐng)域，取得了較好的效果。該算法可以有效地提取人臉圖像特征，提高人臉識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和魯棒性。例如，在人臉識別系統(tǒng)中，可以利用改進(jìn)型HOG算法對人臉圖像進(jìn)行特征提取，然后使用支持向量機(jī)或其他分類器進(jìn)行人臉識別。改進(jìn)型HOG應(yīng)用案例3改進(jìn)型HOG算法在醫(yī)學(xué)圖像分析方面也取得了顯著成果。例如，在肺癌細(xì)胞識別中，利用改進(jìn)型HOG特征，可以更準(zhǔn)確地識別出癌細(xì)胞，提高診斷效率，幫助醫(yī)生進(jìn)行早期診斷和治療。總結(jié)11.HOG特征HOG特征是一種用于圖像特征提取的強(qiáng)大方法，在目標(biāo)檢測等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。22.HOG提取步驟HOG特征提取步驟包括計(jì)算圖像梯度、統(tǒng)計(jì)細(xì)胞直方圖、直方圖歸一化和特征向量構(gòu)建。33.應(yīng)用場景HOG特征在目標(biāo)檢測、人體姿態(tài)估計(jì)、行人檢測等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。44.改進(jìn)方向盡管HOG特征提取方法很有效，但它也存在一些局限性，需要進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化。參考文獻(xiàn)主要參考文獻(xiàn)納維爾,2011年,方向梯度直方圖特征提取方法達(dá)拉爾,2005年,行人檢測的HOG特征