Algorithm implementationGradient co

Algorithm implementation

Gradient computation

The first step of calculation in many feature detectors in image pre-processing is to ensure normalized color and gamma values. As Dalal and Triggs point out, however, this step can be omitted in HOG descriptor computation, as the ensuing descriptor normalization essentially achieves the same result. Image pre-processing thus provides little impact on performance. Instead, the first step of calculation is the computation of the gradient values. The most common method is to apply the 1-D centered, point discrete derivative mask in one or both of the horizontal and vertical directions. Specifically, this method requires filtering the color or intensity data of the image with the following filter kernels:

[-1, 0, 1] ext{ and }[-1, 0, 1]^T.,

Dalal and Triggs tested other, more complex masks, such as the 3x3 Sobel mask or diagonal masks, but these masks generally performed poorer in detecting humans in images. They also experimented with Gaussian smoothing before applying the derivative mask, but similarly found that omission of any smoothing performed better in practice.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้อัลกอริทึมคำนวณไล่ระดับขั้นตอนแรกของการคำนวณในเครื่องตรวจจับคุณลักษณะต่าง ๆ ในการประมวลผลภาพก่อนให้สีและแกมมาค่ามาตรฐานได้ เป็น Dalal และ Triggs ชี้ ไร ขั้นตอนนี้สามารถถูกข้ามในหมูบอกคำนวณ เป็นฟื้นฟูบอกเพราะได้รับผลเดียวกันเป็นการ ประมวลผลภาพก่อนจึงมีผลกระทบเล็กน้อยประสิทธิภาพ แทน ขั้นตอนแรกของการคำนวณเป็นการคำนวณค่าการไล่โทนสี วิธีทั่วไปคือการ ใช้ D 1 ที่แปลก ชี้หน้ากากแบบเดี่ยว ๆ ในหนึ่งหรือทั้งสองทิศทางแนวนอน และแนวตั้ง โดยเฉพาะ วิธีนี้ต้องใช้กรองข้อมูลสีหรือความเข้มของรูปเมล็ดกรองต่อไปนี้: [-1, 0, 1] ext {และ} [-1, 0, 1] ^ T ,Dalal และ Triggs อื่น ๆ ซับซ้อนมาสก์ เช่น 3 x 3 Sobel หน้ากากหรือหน้ากากเส้นทแยงมุม ทดสอบ แต่มาสก์เหล่านี้โดยทั่วไปทำย่อมได้ในการตรวจจับมนุษย์ในภาพ พวกเขายัง เบื้องกับ Gaussian ราบเรียบก่อนที่จะใช้รูปแบบการพัฒนา แต่ในทำนองเดียวกัน พบว่ากระทำการอันของดีใด ๆ ทำผืนในทางปฏิบัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนวิธีการดำเนินการคำนวณการไล่โทนสีขั้นตอนแรกของการคำนวณในเครื่องตรวจจับคุณลักษณะหลายอย่างในภาพก่อนการประมวลผลเพื่อให้แน่ใจว่าสีปกติและค่าแกมมา ในฐานะที่เป็น Dalal Triggs และชี้ให้เห็น แต่ขั้นตอนนี้สามารถละเว้นในการคำนวณบ่ง HOG เป็นบรรทัดฐานต่อมาอธิบายเป็นหลักบรรลุผลเดียวกัน ภาพก่อนการประมวลผลจึงให้ผลกระทบต่อผลการดำเนินงาน แต่ขั้นตอนแรกของการคำนวณคือการคำนวณค่าการไล่ระดับสีที่ วิธีที่พบมากที่สุดคือการใช้ 1-D ศูนย์กลางจุดหน้ากากอนุพันธ์ต่อเนื่องในหนึ่งหรือทั้งสองทิศทางแนวนอนและแนว โดยเฉพาะวิธีการนี้ต้องใช้กรองข้อมูลสีหรือความเข้มของภาพกับเมล็ดกรองต่อไปนี้:. [-1, 0, 1] ข้อความ {และ} [- 1, 0, 1] ^ T , Dalal และ Triggs ทดสอบ อื่น ๆ หน้ากากที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่นหน้ากาก 3x3 โชเบลมาสก์หรือแนวทแยง แต่หน้ากากเหล่านี้ดำเนินการโดยทั่วไปในการตรวจสอบที่ยากจนกว่ามนุษย์ในภาพ พวกเขายังทดลองกับเรียบเสียนก่อนที่จะใช้หน้ากากอนุพันธ์ แต่ก็พบว่าในทำนองเดียวกันงดเรียบใด ๆ ที่ทำได้ดีในทางปฏิบัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีการไล่สีแบบ



ขั้นตอนแรกของการคำนวณในหลายลักษณะ เครื่องตรวจจับในการประมวลผลล่วงหน้าของภาพเพื่อให้แน่ใจว่ามาตรฐานสีและแกมมาค่า และเป็น triggs Dalal จุด อย่างไรก็ตาม ขั้นตอนนี้สามารถละเว้นในหมูหัวเรื่องการคำนวณเป็นบรรทัดฐานหลักตามมาการใช้ผลเดียวกันการประมวลผลล่วงหน้าของภาพจึงมีผลกระทบน้อยในงาน แทน ขั้นตอนแรกของการคำนวณคือการคำนวณของการไล่ระดับสีค่า วิธีที่พบมากที่สุดคือการใช้ภายในกึ่งกลางจุดหน้ากากอนุพันธ์ต่อเนื่องในหนึ่งหรือทั้งสองทิศทางในแนวนอน และแนวตั้ง โดยเฉพาะวิธีนี้ต้องมีการกรองข้อมูลสี หรือความเข้มของภาพต่อไปนี้ด้วยตัวกรองเมล็ด :

[ - 1 , 0 , 1 ] text { กับ } [ - 1 , 0 , 1 ]
. ,

Dalal triggs ทดสอบอื่น ๆและรูปแบบซับซ้อนมากขึ้น เช่น หน้ากาก หรือ 3x3 โซเบลมาสก์หน้ากากเหล่านี้โดยทั่วไปจะแสดงในแนวทแยง แต่ด้อยในการตรวจหามนุษย์ในรูปนอกจากนี้ยังได้ทดลองกับเสียนให้เรียบก่อนที่จะใช้หน้ากากมา แต่ก็พบว่า การละเลยของเรียบาได้ดีในการฝึกซ้อม