行人檢測4（LBP特征）
參考原文： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 http://www.cnblogs.com/dw ...
原文：行人重識別-全局特征和局部特征（二）
全局特征 全局特征指每一張行人圖片的全局信息進行一個特征抽取，得到一個向量，沒有包含任何空間信息。沒有spatial信息會有問題 有時候，一個人只有上半身，一個人只有下半身就很蛋疼。所以全局特征會遇到瓶頸。 為了解決這個問題，提出局部特征 局部特征 局部特征是對圖像的某一個區域進行特征抽取，最后將多個局部特征融合起來得到最終特征 切片，從上到下，符合人體拓撲結構 姿態，利用姿態估計模型將人的姿態估 ...
2021-09-18 20:07 0 100 推薦指數：
相關推薦
圖像的全局特征--HOG特征、DPM特征
HOG特征：方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient,）特征是一種全局圖像特征描述子。 它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特征。Hog特征結合SVM分類器已經被廣泛應用於圖像識別中，尤其在行人檢測中獲得了極大的成功 ...
行人重識別(ReID) ——概述
什么是Re-ID? 行人重識別（Person re-identification，簡稱Re-ID）也稱行人再識別，是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。廣泛被認為是一個圖像檢索的子問題。給定一個監控行人圖像，檢索跨設備下的該行人圖像。旨在彌補 ...
【局部特征】ASIFT
由於相機正面白攝物體時，相機的光軸方向可能發生變化，帶來扭曲。而SIFT算法雖具有完全的尺度不變性，但不具有完全的仿射不變性，對拍攝角度發生大角度空間變化的圖像特征提取有一定的局限性。ASift通過模擬經度與緯度實現完全的仿射不變，然后用SIFT算法把模擬圖像進行比較，最后實現特征匹配 ...
AdaBoost中利用Haar特征進行人臉識別算法分析與總結
轉自：http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/7631241 Haar特征與積分圖 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和發展 在了解Adaboost方法之前，先了解一下 ...
圖像搜索（二）-全局特征
圖像搜索（二）-全局特征 最直觀及理想化的特征，就是把二維圖像之間的相似性，轉變成幾個數字（或字符串）之間的相似性，這種簡朴算法得到的特征結果可稱之為該圖像的指紋。 一個圖像的像素級別的量很大，而且是個二維的，如1024 * 768 = 736432（而且是多通道的，如RGB）大小的圖像，要在 ...
Vue 全局過濾和局部過濾
局部過濾器（放在組件里） 使用：{{money | FormattingMoney}} 全局過濾器（放main.js） 使用：{{title | ellipsis(20)}} 注：第一個參數默認為要過濾的值 當項目所用到的過濾器比較多時，把方法定義在一個js文件里面導出 ...
hive全局排序和局部排序
文章引自：https://blog.csdn.net/weixin_38629422/article/details/109745613 select * from ...