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by RadonuWindowuBlockuCellubinuHOG描述子的输入u根据测试，window的大小为64*128时效果最好。u1.色彩和gamma归一化2.梯度计算3.统计局部图像梯度信息4.block归一化5.生成特征描述向量u一维的离散微分模板u(-1, 0, 1), (1, 0, -1)u水平梯度图和垂直梯度图u求幅值和相位u对于3通道图像，只保留梯度幅值最大的通道的梯度。u对block加一个高斯空域窗口uBlock中每个pixel根据自己的梯度和位置进行投票u投票的权重u梯度幅值的函数u直接使用梯度幅值u效果最好ublock中的每一个pixel对相邻cell和其梯度方向的相邻区间进行投票。u三线性插值x方向、y方向和梯度的角度这三个参数空间uuuHOG描述子u将window中所有block对应的特征描述向量组合在一起 HOG没有选取主方向或旋转梯度方向直方图不具有旋转不变性 HOG不具有尺度不变性 HOG在密集采样的图像块中进行计算特征向量的各个维度隐含了其在检测窗口中的位置信息u通过使用不同旋转方向的样本进行训练，改变在待检测图像中的窗口大小，使用HOG描述子也能实现具有旋转不变性和尺度不变性的算法。1.色彩和gamma归一化2.梯度计算3.统计局部图像梯度信息4.block归一化5.生成特征描述向量u也
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