java图片识别人像计算人头数_人头检测代码示例：SVM+HOG

人头检测代码示例：SVM+HOG

来源：互联网

作者：佚名

时间：2015-03-17 09:17

网上关于HOG的理解以及结合SVM做检测的源码很多，这里我结合自己的理解对他们做一个综述和总结。

最近在做人头统计方面的研究，尝试了多种办法，其中包括Adaboost+Haar特征、HOG特征+线性SVM两大模型。SVM+HOG的模型之前多数被应用于行人检测，，我在做人头统计的过程中考虑到人头的边缘形状比较明显，图像梯度比较容易提取，所以将该方法搬到人头统计上来，效果还不错。不足之处是多尺度的HOG计算太慢了，难以达到实时性要求，所以我采用的多数是单尺度检测(64*64的固定窗口大小)。

我现在的工作只是做了个入门，本文意在抛砖引玉，希望感兴趣的小伙伴能够一起研究。

1、预处理

从视频中采集了1416个人头正样本，以及1957个负样本。正样本主要就是人头部(头发)的图像，负样本是不包括人头目标的图像。然后将它们统一归一化到64*64的大小(我这里为了简化训练过程，将人头图像的大小设置为和窗口大小一致)。

2、人头训练

开发环境是winxp+vs2008+opencv2.3.1。训练代码主要包括MySVM.h，global.h和global.cpp三个文件。其中MySVM.h是SVM类定义文件

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