培训人物检测的HOG描述符

首先，我尝试了OpenCV库中的默认人员检测器。培训人物检测的HOG描述符

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

虽然它带有摄像头的室内环境中返回正匹配，但它们非常罕见。所以我用INRIA数据集的负面和正面图像训练了描述符，但这次误报太多了。我并不是试图将虚假匹配降低到零，而是将它们降低到合理的水平。我该怎么办？

另一个问题是，我认为我的样本视频中的人员太遥远，不容易与人类图像区分开来。我曾尝试减小单元尺寸，但我不确定这是否正确。关于这个还能做什么？

图片将有助于你，但由于声誉，我不能发布它们。

感谢

来源

2013-07-05 Okan Konur

如果您发布图像链接，则可以编辑您的问题。 – Aurelius

本网站可能会为您提供帮助：http://www.geocities.ws/talh_davidc/ – SomethingSomething

检查OpenCV的[DOC]：http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/object_detection.html#gpu-hogdescriptor-detectmultiscale看来你没有正确使用的接口。

您是否对受过训练的支持向量机进行了评估，并且观察到了不良的检测率？如果是，则需要使用训练参数或输入数据。据我记得，INRIA套装包括人物和非人物图像，但只包括正确定义的正片。当我训练猪分类器时，负样品的选择有很大的影响。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。

来源

2013-07-06 21:42:14 Kratz

培训人物检测的HOG描述符

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