《HOG特征提取》課件

HOG特征提取歡迎參加HOG特征提取課程。本課程將深入探討這一強(qiáng)大的圖像處理技術(shù)，解析其工作原理及應(yīng)用。讓我們一起揭開HOG的神秘面紗。課程目標(biāo)理解HOG原理掌握HOG特征提取的基本概念和算法原理。掌握計(jì)算步驟學(xué)習(xí)HOG特征提取的詳細(xì)計(jì)算過程。了解應(yīng)用場景探索HOG在圖像分類、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域的應(yīng)用。評估性能學(xué)會(huì)評估HOG特征的效果，并了解其優(yōu)缺點(diǎn)。什么是HOG特征?定義HOG（方向梯度直方圖）是一種用于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的特征描述符。它通過計(jì)算和統(tǒng)計(jì)圖像局部區(qū)域梯度的方向直方圖來描述圖像。核心思想HOG特征捕捉圖像的局部形狀和外觀信息，對光照變化和小的幾何變形具有良好的魯棒性。HOG特征計(jì)算步驟1圖像分塊將輸入圖像劃分為小的連通區(qū)域，稱為單元格。2灰度梯度計(jì)算對每個(gè)單元格計(jì)算水平和垂直方向的梯度。3方向直方圖計(jì)算為每個(gè)單元格創(chuàng)建梯度方向的直方圖。4特征向量合并將所有單元格的直方圖組合成最終的特征描述符。步驟1:圖像分塊目的分塊有助于捕獲圖像的局部結(jié)構(gòu)信息，提高特征的描述能力。方法通常將圖像劃分為8x8像素的小塊，這個(gè)大小經(jīng)驗(yàn)上效果較好。注意事項(xiàng)分塊大小會(huì)影響特征的精度和計(jì)算復(fù)雜度，需要權(quán)衡。步驟2:灰度梯度計(jì)算圖像預(yù)處理將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。水平梯度使用[-1,0,1]卷積核計(jì)算x方向梯度。垂直梯度使用[-1,0,1]^T卷積核計(jì)算y方向梯度。梯度幅值和方向根據(jù)水平和垂直梯度計(jì)算梯度幅值和方向。步驟3:梯度方向直方圖計(jì)算構(gòu)建直方圖將360度劃分為9個(gè)區(qū)間，每個(gè)單元格計(jì)算一個(gè)9維直方圖。權(quán)重分配每個(gè)像素根據(jù)其梯度幅值和方向?qū)?yīng)的區(qū)間進(jìn)行加權(quán)投票。歸一化對直方圖進(jìn)行L2范數(shù)歸一化，增強(qiáng)特征的魯棒性。步驟4:將直方圖合并為特征向量1單元格直方圖2塊級描述符3塊歸一化4全局特征向量將相鄰的單元格組合成更大的塊，每個(gè)塊包含多個(gè)單元格的直方圖。對塊級描述符進(jìn)行歸一化，最后將所有塊的描述符連接成最終的HOG特征向量。HOG特征的優(yōu)勢局部特征描述能夠有效捕獲物體的局部形狀和紋理信息。光照不變性對圖像的光照變化具有較強(qiáng)的魯棒性。幾何變形容忍對小的幾何變形具有一定的容忍度。計(jì)算效率高特征提取過程相對簡單，計(jì)算效率較高。圖像分類算法概述1傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)如SVM、決策樹等基于手工特征的方法。2深度學(xué)習(xí)如CNN等端到端的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)方法。3集成方法結(jié)合多種算法優(yōu)勢的混合方法。4遷移學(xué)習(xí)利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)的方法。特征工程的重要性1提高模型性能2降低計(jì)算復(fù)雜度3增強(qiáng)模型解釋性4減少數(shù)據(jù)需求特征工程是構(gòu)建高效機(jī)器學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵步驟。好的特征可以顯著提升模型性能，降低計(jì)算復(fù)雜度，增強(qiáng)模型的可解釋性，并減少對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。傳統(tǒng)特征提取方法SIFT尺度不變特征變換，適用于物體識別和圖像匹配。SURF加速穩(wěn)健特征，SIFT的快速版本。LBP局部二值模式，適用于紋理分析。HaarHaar-like特征，常用于人臉檢測。深度學(xué)習(xí)特征提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）CNN通過多層卷積和池化操作自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征。它能夠捕獲從低級到高級的復(fù)雜特征層次結(jié)構(gòu)。預(yù)訓(xùn)練模型如VGG、ResNet等預(yù)訓(xùn)練模型可以作為特征提取器。通過遷移學(xué)習(xí)，這些模型可以適應(yīng)各種視覺任務(wù)。HOG特征在圖像分類中的應(yīng)用目標(biāo)檢測HOG+SVM是經(jīng)典的目標(biāo)檢測方法，特別適用于行人檢測。人臉識別HOG特征可以有效描述人臉的輪廓和紋理信息。車輛識別HOG能夠捕獲車輛的邊緣和形狀特征，有助于車輛分類。姿態(tài)估計(jì)結(jié)合其他特征，HOG可用于人體姿態(tài)估計(jì)任務(wù)。人臉檢測圖像預(yù)處理調(diào)整大小、灰度化、直方圖均衡化。HOG特征提取計(jì)算圖像的HOG特征描述符。分類器訓(xùn)練使用HOG特征和標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練SVM分類器?；瑒?dòng)窗口檢測在圖像上滑動(dòng)檢測窗口，應(yīng)用分類器。行人檢測檢測流程使用HOG特征和線性SVM分類器進(jìn)行行人檢測?；瑒?dòng)窗口方法掃描整個(gè)圖像。檢測結(jié)果生成檢測熱力圖，顯示行人位置的概率分布。應(yīng)用非極大值抑制去除重復(fù)檢測。復(fù)雜場景在擁擠場景中，HOG+SVM方法仍能有效檢測行人，但可能需要結(jié)合其他技術(shù)提高準(zhǔn)確率。車輛檢測特征提取使用HOG捕獲車輛的輪廓和結(jié)構(gòu)特征。分類器訓(xùn)練用大量車輛和非車輛樣本訓(xùn)練SVM分類器。多尺度檢測在不同尺度上應(yīng)用滑動(dòng)窗口進(jìn)行檢測。車輛跟蹤結(jié)合卡爾曼濾波等算法實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤。HOG特征的缺點(diǎn)和改進(jìn)缺點(diǎn)計(jì)算量較大，不適合實(shí)時(shí)處理對大的幾何變形敏感難以處理遮擋問題改進(jìn)方向結(jié)合深度學(xué)習(xí)提高特征表達(dá)能力使用積分圖加速計(jì)算引入部件模型處理遮擋特征提取的評價(jià)指標(biāo)1準(zhǔn)確率（Accuracy）正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。2精確率（Precision）真正例數(shù)占所有正例預(yù)測數(shù)的比例。3召回率（Recall）真正例數(shù)占所有實(shí)際正例數(shù)的比例。4F1分?jǐn)?shù)精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。精度99.9%高精度場景在某些受控環(huán)境下，HOG特征可以達(dá)到極高的精度。95%典型精度在行人檢測等常見任務(wù)中，HOG特征通常能達(dá)到95%左右的精度。80%復(fù)雜場景在復(fù)雜背景或光照變化大的場景中，精度可能降至80%左右。召回率1高召回率（>90%）2中等召回率（70%-90%）3低召回率（<70%）召回率反映了模型檢測出所有實(shí)際正例的能力。高召回率意味著模型幾乎不會(huì)漏掉任何目標(biāo)。中等召回率適用于大多數(shù)實(shí)際應(yīng)用。低召回率可能出現(xiàn)在復(fù)雜場景或目標(biāo)被嚴(yán)重遮擋的情況。F1-score定義F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值，計(jì)算公式為：2*(精確率*召回率)/(精確率+召回率)解釋F1分?jǐn)?shù)在0到1之間，越接近1表示模型性能越好。它平衡了精確率和召回率，適用于類別不平衡的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比分析方法精確率召回率F1分?jǐn)?shù)HOG+SVM0.850.820.83SIFT+SVM0.800.780.79CNN0.920.900.91表格展示了不同特征提取方法在某個(gè)數(shù)據(jù)集上的性能比較。HOG特征在傳統(tǒng)方法中表現(xiàn)優(yōu)秀，但深度學(xué)習(xí)方法（CNN）整體性能更佳。HOG在不同任務(wù)上的表現(xiàn)行人檢測HOG在行人檢測任務(wù)中表現(xiàn)出色，能有效捕捉人體輪廓。人臉識別HOG可用于人臉識別，但在復(fù)雜表情和姿勢變化時(shí)性能可能下降。物體分類在一般物體分類任務(wù)中，HOG的表現(xiàn)不如深度學(xué)習(xí)方法，但計(jì)算效率高。課程總結(jié)與展望HOG原理回顧梯度方向直方圖特征提取的核心思想和計(jì)算步驟。應(yīng)用場景HOG在目標(biāo)檢測、圖像分類等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。優(yōu)缺點(diǎn)分析HOG的優(yōu)勢和局限性，以及可能的改進(jìn)方向。未來發(fā)展HOG與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合，以及在新興應(yīng)用領(lǐng)域的潛力。常見問題解答HOGvsSIFT?HOG更適合描述整體形狀，SIFT更擅長捕捉局部特征點(diǎn)。HOG計(jì)算速度?HOG計(jì)算相對較快，但對于大圖像仍需優(yōu)化。如何處理旋轉(zhuǎn)?HOG對小角度旋轉(zhuǎn)魯棒，大角度旋轉(zhuǎn)需要額外處理。與深度學(xué)習(xí)結(jié)合?可以將HOG作為CNN的輸入特征，或在CNN中引入HOG層。參考文獻(xiàn)Dalal,N.,&Triggs,B.(2005).Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.Felzenszwalb,P.F.,etal.