问：论文 | 目标检测HOG特征解读《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》
- 答：有一个月没更博客了，捂脸 o(￣=￣)d
端午回家休息了几天，6月要加油~
回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。虽然文章是2005年发表在CVPR上的，但近十年来还没有困念世被淹没的文章真的是很值得阅读的研究成果了。
key idea：
局部物体的形状和外观可以通过局部梯度或者边缘的密度分布所表示。
主要步骤：
上图为论文中提供的图，个人觉得我在参考资料中列出的那篇 博客 中汪肢给出的图可能更好理解一些。
具体细节：
关于每一个过程的详细解释还是在 这篇博客 中已经写得很清楚了，这里就不再搬运了。
文章中数据集的图像大小均为：64*128, block大小为16x16， block stride为8x8，cell size为8x8，bins=9（直方图等级数）；
获取到每张图的特征维度后，再用线性SVM训练分类器即可。
下图为作者而给出的示例图：
这两篇博客写的都很好，高哗推荐阅读一波。
问：运动目标跟踪检测论文怎么写呢？
- 答：能不能给我发一份呢？1335875313@
