培訓人物檢測的HOG描述符

首先，我嘗試了OpenCV庫中的默認人員檢測器。培訓人物檢測的HOG描述符

HOGDescriptor hog; 
    hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); 
    hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8,8), Size(0,0), 1.05, 2);

雖然它帶有攝像頭的室內環境中返回正匹配，但它們非常罕見。所以我用INRIA數據集的負面和正面圖像訓練了描述符，但這次誤報太多了。我並不是試圖將虛假匹配降低到零，而是將它們降低到合理的水平。我該怎麼辦？

另一個問題是，我認爲我的樣本視頻中的人員太遙遠，不容易與人類圖像區分開來。我曾嘗試減小單元尺寸，但我不確定這是否正確。關於這個還能做什麼？

圖片將有助於你，但由於聲譽，我不能發佈它們。

感謝

來源

2013-07-05 Okan Konur

如果您發佈圖像鏈接，則可以編輯您的問題。 – Aurelius

本網站可能會爲您提供幫助：http://www.geocities.ws/talh_davidc/ – SomethingSomething

檢查OpenCV的[DOC]：http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/object_detection.html#gpu-hogdescriptor-detectmultiscale看來你沒有正確使用的接口。

您是否對受過訓練的支持向量機進行了評估，並且觀察到了不良的檢測率？如果是，則需要使用訓練參數或輸入數據。據我記得，INRIA套裝包括人物和非人物圖像，但只包括正確定義的正片。當我訓練豬分類器時，負樣品的選擇有很大的影響。哦，你有使用提升？ IIRC提升在原始文件中提供了巨大的性能收益。

來源

2013-07-06 21:42:14 Kratz

培訓人物檢測的HOG描述符

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