X
تبلیغات
رایتل

CUDA Programming Applications

تاریخچه ایده Histogram Oriented Gradient(HOG)

HOG یک توصیفگر ویژگی استفاده شده در پردازش تصویر و بینایی ماشین با هدف تشخیص شی و یک روش شمارش رویدادهای جهت گیری گرادیان در قسمت های محلی یک تصویر است، این روش مشابه دیگر توصیفگرها از قبیل هیستوگرام جهت دار لبهEOH  و SIFT ومفهوم شکل و ... است اما از لحاظ محاسبات تفاوتهایی دارد.

HOG توسط Robert K. McConnell  در سال 1986 میلادی معرفی و در سال 1994 توسط Mitsubishi Electric Research Laboratories مورد استفاده قرار گرفت. بهرحال استفاده از این روش درسال 2005 گسترده تر شد، محققان موسسه IRINA کار تکمیلی خود را در این زمینه در کنفرانس بینایی ماشین و الگوی تشخیص CVPR نشان دادند ، در این کار آنها بر روی تصویر عابر پیاده در تصاویر ثابت تمرکز کردند اگرچه آنها از آن به بعد کارشان را بر روی تصاویر ویدیویی متحرک و همچنین برای حیوانات و وسایل نقلیه در تصاویر ثابت نیز بسط دادند.

ایده اصلی پشت این روش نمایش اشیاء محلی و اشکال درون تصویر هستند که می توانند توسط توزیع گرادیان، شدت و جهت لبه را توصیف کنندکه عکس به دو ناحیه مرتبط کوچک تقسیم می شود که سلول نام دارد و برای هر پیکسل درون سلول هیستوگرام جهت گرادیان جمع آوری شده توسط توصیفگر بهم پیوند زده می شود. برای بهبود دقت، هیستوگرام محلی می تواند با محاسبه معیار شدت در سراسر یک ناحیه بزرگتر از تصویر  ، کنتراست آن را نرمال کند، به آن ناحیه بلاک گفته می شود و سپس با استفاده از این مقدار تمامی سلولهای درون بلاک نرمال می شوند، این نرمال سازی  بهتر از تغییر روشنایی و سایه زدن است.

HOG مزیتهای کلیدی تری نسبت به سایر توصیفگرها دارد ،از آنجایی که روی سلولهای محلی اعمال می شود تغییرات هندسی و فتومتریک را به جز چرخش اشیا برای آن غیر ممکن می سازد از قبیل تغییراتی که با تغییر مقیاس بزرگتر ظاهر می شود
نظرات (0)
نام :
ایمیل : [پنهان میماند]
وب/وبلاگ :
برای نمایش آواتار خود در این وبلاگ در سایت Gravatar.com ثبت نام کنید. (راهنما)