지향성 그라디언트 히스토그램 by Fouad Sabry

지향성 그라디언트 히스토그램이란 무엇입니까?

컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 HOG (지향성 그라데이션의 히스토그램) 는 객체 감지 목적으로 활용되는 특징 설명자입니다. 이 기술은 이미지의 특정 영역에서 발생하는 그라데이션 방향의 인스턴스 수를 계산하는 데 사용됩니다. 이 기술은 가장자리 방향 히스토그램, 스케일 불변 기능 변환 설명자 및 모양 컨텍스트와 유사합니다. 그러나 이는 균일한 간격의 셀로 구성된 조밀한 그리드에서 계산되고 더 높은 수준의 정확도를 달성하기 위해 중첩되는 로컬 대비 정규화를 사용한다는 점에서 이러한 방법과 다릅니다.

당신이 얻을 수 있는 혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 방향성 그라데이션의 히스토그램

2장: 가장자리 감지

3장: 척도 불변 특성 변환

4장: 강력한 기능의 속도 향상

5장: 글로

6장: 로컬 바이너리 패턴

7장: 지향적인 가속 세그먼트 테스트의 기능및 회전된 바이너리 강력한 독립 기본 기능

8장: 부스팅(머신러닝)

9장: 이미지 분할

10장: 객체 감지

(II) 방향성 그라디언트 히스토그램에 대한 대중의 주요 질문에 답합니다.

(III) 다양한 분야에서 방향성 그라데이션 히스토그램을 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가

전문가, 학부생 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자 및 모든 종류의 그라데이션 히스토그램에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.