提取特征HOG描述符

Question

我正在使用HOG描述符尝试用javacv检测足球中的球员。我已经用默认的人员检测器实现了这个方法，但是结果并不令人满意。所以，我提取了正的和负的图像，我想使用这些图像来提取特征。有谁知道怎么做吗？谢谢!

Answer 1

实际上，您正在实现在这个纸中发布的想法。

在UCI上可以找到(扩展的)示例代码

概括地说：

1. 你必须生成一个积极的和消极的训练集。这意味着在积极的训练图像中，你必须知道球员的位置。
2. 然后你必须在球员位置提取HoG特征。注意，原始的HoG方法采用大小为128x64的输入补丁，因此请确保您的播放机都缩放到相同大小。重要的是: HoG特性大小取决于提取窗口的大小，所以保持固定！将信息存储在具有相应标签1的数据结构中。
3. 然后从负面图像中提取负面特征，并以相应的标签0或-1存储它们。
4. 使用一些训练方法。目前，我使用的是一个类似于liblinear：支持向量机的线性支持向量机。
5. 然后使用测试集来确保得到正确的结果。测试时，使用一个滑动窗口，将其全部滑动到图像上，并对提取的特征进行评分。取最好的分数，因为这是最有可能的，球员在那里。
6. 如果要在一幅图像中检测到多个玩家，请使用非最大抑制。

注意: HoG特性很难处理，因为提取中的小变化可能会对性能产生很大影响。例如，openCV附带了(无文档的) HoG检测器。HoG可视化帮助我理解了它的工作原理。

编辑:固定HoG可视化链接