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电子发烧友网>人工智能> - 图像识别中人体检测的HOG特征提取方法解析

- 图像识别中人体检测的HOG特征提取方法解析

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2022-07-05 11:02:121554

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特征提取是计算机视觉中的一个重要主题。不论是SLAM、SFM、三维重建等重要应用的底层都是建立在特征点跨图像可靠地提取和匹配之上。特征提取是计算机视觉领域经久不衰的研究热点,总的来说,快速、准确、鲁棒的特征提取是实现上层任务基本要求。
2022-07-11 10:28:142288

高光谱图像特征提取方法综述

高光谱遥感技术具有能同时反映遥感对象空间特征和光谱特征等独特优势,但这些优势也带来了波段众多 且相关性强、数据冗余度高、不利于进一步处理与利用等问题。 通过降维可以减少数据中的冗余信息,提高处理效率, 而特征提取作为降维的一种重要方法,具有降维速度快等优点。 因此,特征提取对高光谱图像的利用有重要意义。
2022-09-26 13:53:003779

图像处理基础知识 2

边缘提取 图像梯度用于边缘检测。边缘是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特征之一,在图像特征提取、目标检测等方面都有重要的作用。 图像中有灰度值的变化就会有梯度,从而产生边缘,在边缘处,具有变化的强弱及方向。这时一些常见的图像识别算法的基础,比如 hog,sift,都是基于梯度的。
2023-02-08 17:09:03637

人体识别图像技术的原理及分类

人体识别图像技术是一种通过分析人体图像(如照片或视频)来识别个体身份的技术。它主要基于人体特征(如肤色、体型等)进行分析,通过对人体姿态、步态、外观等因素的提取与建模,实现人体身份的识别人体识别
2023-05-25 14:57:39921

人体分割识别图像技术的原理及应用

人体分割识别图像技术是一种将人体图像中分割出来,并对人体进行识别特征提取的技术。该技术主要利用计算机视觉和图像处理算法对人体图像进行预处理、分割、特征提取识别等操作,以实现自动化的身份认证
2023-06-15 17:44:49635

关于图像识别的三大要点

图像识别识别图像或视频中的目标或特征的过程。这项技术已应用于多个领域,如缺陷检测、医学成像和安全监控。
2023-07-13 10:00:511028

基于cnn车牌识别算法案例 深度学习的图像识别研究

图像识别是人工智能领域的一个重要方向。经过多年的研究,图像识别技术取得了一定的研究进展。图像识别主要包含特征提取和分类识别,而其中的特征提取图像识别技术发展的瓶颈问题,直接决定着识别性能的好坏
2023-07-18 11:23:503

图像识别技术原理 深度学习的图像识别应用研究

  图像识别是人工智能领域的一个重要方向。经过多年的研究,图像识别技术取得了一定的研究进展。图像识别主要包含特征提取和分类识别,而其中的特征 提取图像识别技术发展的瓶颈问题,直接决定着识别
2023-07-19 10:27:042

模拟矩阵在图像识别中的应用

特征提取:通过模拟矩阵处理图像数据,提取关键特征,为后续的图像识别提供依据。 图像分类和识别:利用深度学习模型对模拟矩阵中的特征进行分类和识别,对图像进行分类、标注和识别图像检索:根据模拟矩阵中的数据和模型预
2023-09-04 14:17:20297

图像识别技术原理 图像识别技术的应用领域

图像识别技术是一种通过计算机对图像进行分析和理解的技术。它借助计算机视觉、模式识别、人工智能等相关技术,通过对图像进行特征提取和匹配,找出图像中的目标物体或模式,并进行分类、检测、跟踪等任务
2024-02-02 11:01:42475

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