Howtosignalprocessing
- Por que o SVM é usado com porco?
- Como funcionam Hog e SVM?
- Por que os SVMs lineares treinados em recursos de hog se apresentam tão bem?
- O que é detecção de face de porcos?
Por que o SVM é usado com porco?
O histograma de gradientes orientados (HOG) é usado para extração de recursos no processo de detecção humana, enquanto as máquinas vetoriais de suporte linear (SVM) são usadas para classificação humana. Um conjunto de testes é realizado para encontrar os classificadores que otimizam o recall na detecção de pessoas em sequências de vídeo visíveis.
Como funcionam Hog e SVM?
Posteriormente, os recursos do HOG (histograma de gradientes orientados) são extraídos de um grande número de imagens faciais a serem usadas como parte do mecanismo de reconhecimento. Esses recursos do porco são então rotulados para um modelo de face/usuário e uma máquina vetorial de suporte (SVM) é treinada para prever rostos que são alimentados no sistema.
Por que os SVMs lineares treinados em recursos de hog se apresentam tão bem?
Máquinas vetoriais de suporte linear treinadas em recursos de porco agora são um padrão de fato em muitas tarefas de percepção visual. Sua popularização pode ser amplamente atribuída à mudança de desempenho que eles trouxeram para a detecção de pedestres, e seus sucessos subsequentes em modelos de peças deformáveis.
O que é detecção de face de porcos?
O histograma de gradientes orientados, também conhecido como HOG, é um descritor de características como o Detector de Edge, SIFT (Invariant e Transformação de Recursos) . É usado na visão computacional e no processamento de imagem para fins de detecção de objetos.
