Détection de tête à l'aide de HOG et SVM

1. Pourquoi SVM est utilisé avec HOG?
2. Comment fonctionne HOG et SVM?
3. Pourquoi les SVM linéaires formés sur les fonctionnalités de porc fonctionnent-ils si bien?
4. Qu'est-ce que la détection du visage de porc?

Pourquoi SVM est utilisé avec HOG?

L'histogramme des gradients orientés (HOG) est utilisé pour l'extraction des caractéristiques dans le processus de détection humaine, tandis que les machines vectorielles de support linéaires (SVM) sont utilisées pour la classification humaine. Un ensemble de tests est effectué pour trouver les classificateurs qui optimisent le rappel dans la détection des personnes dans des séquences vidéo visibles.

Comment fonctionne HOG et SVM?

Plus tard, les caractéristiques du porc (histogramme des gradients orientées) sont extraites d'un grand nombre d'images faciales à utiliser dans le cadre du mécanisme de reconnaissance. Ces fonctionnalités de porc sont ensuite étiquetées ensemble pour un visage / utilisateur et un modèle de machine à vecteur de support (SVM) est formé pour prédire les visages qui sont introduits dans le système.

Pourquoi les SVM linéaires formés sur les fonctionnalités de porc fonctionnent-ils si bien?

Les machines vectorielles de support linéaires formées sur les fonctionnalités de porc sont désormais une norme de facto dans de nombreuses tâches de perception visuelle. Leur popularisation peut être largement attribuée au changement de pas dans les performances qu'ils ont apportées à la détection des piétons, et à leurs succès ultérieurs dans des modèles de pièces déformables.

Qu'est-ce que la détection du visage de porc?

L'histogramme des gradients orientés, également connus sous le nom de HOG, est un descripteur de fonction comme le détecteur de bord Canny, SIFT (échelle invariante et transformée de fonctionnalité) . Il est utilisé dans la vision par ordinateur et le traitement d'image aux fins de la détection d'objets.