传统目标检测小结

前言

传统目标检测的发展历程和优缺点

有时间整理下HOG+SVM的原理吧~

1，主线

区域选择->特征提取->分类器

2，算法基本流程

• 1. 使用不同尺度的滑动窗口选定图像的某一区域为候选区域；
• 1. 从对应的候选区域提取如Harr HOG LBP LTP等一类或者多类特征；
• 1. 使用Adaboost SVM 等分类算法对对应的候选区域进行分类，判断是否属于待检测的目标。

3，缺点

• 1）基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余
• 2）手工设计的特征对于多样性的变化没有很好的鲁棒性