目標檢測的影象特徵提取之（一）hog特徵 （參見
方向梯度直方圖（
histogram of oriented gradient, hog
）特徵是一種在計算機視覺和影象處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計影象區域性區域的梯度方向直方圖來構成特徵。
hog特徵結合
svm分類器已經被廣泛應用於影象識別中，尤其在行人檢測中獲得了極大的成功。需要提醒的是，
hog+svm
進行行人檢測的方法是法國研究人員
dalal
在2005
的cvpr
上提出的，而如今雖然有很多行人檢測演算法不斷提出，但基本都是以
hog+svm
的思路為主。
q1:什麼是svm？（參見
支援向量機（英語：support vector machine，常簡稱為svm）是一種監督式學習的方法，可廣泛地應用於統計分類以及回歸分析。
支援向量機屬於一般化線性分類器，也可以被認為是提克洛夫規範化（tikhonov regularization）方法的乙個特例。這族分類器的特點是他們能夠同時最小化經驗誤差與最大化幾何邊緣區，因此支援向量機也被稱為最大邊緣區分類器。
q1.0 監督式學習 (參見監督式學習)
q1.1:線性分類器（參見線性分類器）
在機器學習領域，分類的目標是指將具有相似特徵的物件聚集。而乙個線性分類器則透過特徵的線性組合來做出分類決定，以達到此種目的。物件的特徵通常被描述為特徵值，而在向量中則描述為特徵向量。
q1.1.1 機器學習 (參見機器學習)
q1.2:提克洛夫規範化（tikhonov regularization) (參見
提克洛夫：andrey nikolayevich tikhonov （似乎翻譯為吉洪諾夫更常見）（參見
以下是 tikhonov regularization的內容介紹：
tikhonov regularization, named for andrey tikhonov, is the most commonly used method of regularization of ill-posed problems. in statistics, the method is known as ridge regression, and, with multiple independent discoveries, it is also variously known as the tikhonov–miller method, the phillips–twomey method, the constrained linear inversion method, and the method of linear regularization. it is related to the levenberg–marquardt algorithm for non-linear least-squares problems.
q1.2.--1ill-posed problems(
well-posed problem) (參見
)q1.2.0 levenberg–marquardt algorithm (參見
q1.2.1 non-linear least-squares 非線性最小二乘法（參見
q1.2.1 linear least squares 最小二乘法（參見最小二乘法，到這裡終於有中文啦，媽的，中國的數學家難道不看wiki嗎？）
。。。。。。（此處略去1萬字）
當最小時，可用函式 φ 對a0、a1求偏導數，令這兩個偏導數等於零。
。。。。。。。（此處略去1萬字）
q1.2.1.1 偏導數 (參見
在數學中，乙個多變數的函式的偏導數，就是它關於其中乙個變數的導數而保持其他變數恆定（相對於全導數，在其中所有變數都允許變化）。偏導數在向量分析和微分幾何中是很有用的。
q1.2.1.1.1 導數 這個就不講了，但是需要列舉關於《
基本初等函式的導數公式的推導過程》的內容。參見：
其中這個過程叫做二項式定理：
q1.2.1.1.1.1 二項式定理(參見：回家自己證明去吧)
以上就是今天的學習成果，看來還是應該看英文版的，看中文的還是和程式對不上。
HOG特徵學習
hog方向梯度直方圖 histogram of oriented gradient,hog 特徵是一種在計算機視覺和影象處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計影象區域性區域的梯度方向直方圖來構成特徵。其主要步驟 顏色空間歸一化 梯度計算 梯度方向直方圖 重疊塊直方圖歸一化 hog特徵。...
機器學習 之 Hog特徵
方向梯度直方圖 histogram of oriented gradient,hog 特徵是一種在計算機視覺和影象處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計影象區域性區域的梯度方向直方圖來構成特徵。它是一種能夠很好地描述影象區域性紋理或邊緣的方向密度分布的一種特徵。hog特徵結合 svm分...
HOG特徵理解
hog histogram of oriented gradient 表示的是影象區域性方向梯度直方圖，主要用來進行複雜影象中的行人檢測，並且比較通用的模型是hog svm。基本思想 在影象中，區域性區域的特徵能夠 被梯度或邊緣的方向密度資訊很好的表示 本質就是邊緣的梯度資訊 思想思路 將待分析影象...