Histogram of oriented gradients (original) (raw)

About DBpedia

方向梯度直方图（英語：Histogram of oriented gradient，簡稱HOG）是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于的特征描述器。這項技術是用来計算局部圖像梯度的方向訊息的统计值。这种方法跟（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors）以及（ shape contexts）有很多相似之处，但与它们的不同点是：HOG描述器是在一个网格密集的大小统一的细胞单元（dense grid of uniformly spaced cells）上计算，而且为了提高性能，还采用了重叠的局部对比度归一化（overlapping local contrast normalization）技术。 其作者和是（INRIA）的研究员，他们在2005年的上首先发表了描述方向梯度直方图的论文。在这篇论文里，他们主要是将这种方法应用在静态图像中的行人检测上，但在後來，他们也将其应用在影片中的行人检测，以及静态图像中的车辆和常见动物的检测。

Property Value
dbo:abstract L'histograma de gradients orientats (HOG) és un descriptor de característiques utilitzat en la visió per computador i el processament d'imatges amb el propòsit de detectar objectes. La tècnica té en compte les aparicions de l'orientació del gradient en porcions localitzades d'una imatge. Aquest mètode és similar a altres descriptors visuals, com ara Edge Orientation Histograms (EOH), (SIFT) o Shape context (SC), però es diferencia en el fet que es calcula sobre una densa quadrícula de cel·les uniformement espaiades i s'utilitza la superposició de normalització del contrast local per millorar la precisió. Navneet Dalal i Bill Triggs, investigadors de l'Institut Francès d'Investigació en Informàtica i Automàtica (INRIA), van descriure per primera vegada el descriptor HOG en un article de la CVPR al juny del 2005. En aquest treball inicial van centrar el seu algorisme en la detecció de vianants en imatges estàtiques, encara que posteriorment també l'utilitzarien per a la detecció d'animals i vehicles en imatges estàtiques, així com per a la detecció humana en vídeos. (ca) Das Histogram of oriented gradients (HOG) ist ein Hilfsmittel zur Merkmalsgewinnung in der Bildverarbeitung. Es wird insbesondere zur Detektion von Personen auf Fotos verwendet. In einer Arbeit bei Udacity wurde im Jahr 2017 auch der Einsatz zur Erkennung von bewegten Kraftfahrzeugen in einem Video demonstriert. Zur Objekterkennung ist immer ein Trainingsvorgang erforderlich. Die Größe des Trainingsdatensatzes hat einen Einfluss auf die Qualität der Objekterkennung. Bei HOG benötigt dieses Training deutlich weniger Beispiele und kann deutlich schneller als z. B. bei Haar-Wavelets durchgeführt werden. Der grundlegende Gedanke ist, dass Aussehen und Form von Objekten innerhalb eines Fotos auch ohne näheres Wissen über die Positionen von Kanten oder Ecken durch die Verteilung der lokalen Intensität oder der Anordnung der Kanten dargestellt werden kann. Daher wird das Bild in Teilbereiche zerlegt und für jeden Teilbereich werden die Orientierungen aller Kanten bestimmt und deren Anzahl als Histogramm gespeichert. Eine weitere Anwendung ist, dass auf diese Weise die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Bildern bestimmt werden kann – ähnlich wie bei der Scale-invariant feature transform (SIFT). hat das grundsätzliche Verfahren bereits 1986 in einem Patent beschrieben, bekannt wurde das Konzept und die Bezeichnung „Histogram of oriented gradients“ durch eine Veröffentlichung von Navneet Dalal and Bill Triggs im Jahr 2005, welche zu diesem Zeitpunkt am Institut national de recherche en informatique et en automatique forschten. (de) The histogram of oriented gradients (HOG) is a feature descriptor used in computer vision and image processing for the purpose of object detection. The technique counts occurrences of gradient orientation in localized portions of an image. This method is similar to that of , scale-invariant feature transform descriptors, and shape contexts, but differs in that it is computed on a dense grid of uniformly spaced cells and uses overlapping local contrast normalization for improved accuracy. of first described the concepts behind HOG without using the term HOG in a patent application in 1986. In 1994 the concepts were used by Mitsubishi Electric Research Laboratories. However, usage only became widespread in 2005 when and , researchers for the French National Institute for Research in Computer Science and Automation (INRIA), presented their supplementary work on HOG descriptors at the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). In this work they focused on pedestrian detection in static images, although since then they expanded their tests to include human detection in videos, as well as to a variety of common animals and vehicles in static imagery. (en) Un histogramme de gradient orienté (en anglais, histogram of oriented gradients ou HOG) est une caractéristique utilisée en vision par ordinateur pour la détection d'objet. La technique calcule des histogrammes locaux de l'orientation du gradient sur une grille dense, c'est-à-dire sur des zones régulièrement réparties sur l'image. Elle possède des points communs avec les SIFT, les Shape contexts et les histogrammes d'orientation de contours, mais en diffère notamment par l'utilisation d'une grille dense. La méthode est particulièrement efficace pour la détection de personnes. Les HOG ont été proposés par Navneet Dalal et Bill Triggs, chercheurs à l'INRIA de Grenoble, à la conférence CVPR de juin 2005. (fr) L'Istogramma di gradienti orientati (in inglese: Histogram of Oriented Gradients e in sigla: HOG) è un descrittore di caratteristiche usate in computer vision ed in elaborazione delle immagini per il riconoscimento di oggetti.La tecnica conta le occorrenze dell'orientamento del gradiente in porzioni localizzate di una immagine.Questo metodo è simile al descrittore agli , ai descrittori SIFT e agli shape context ma differisce poiché è calcolato su una griglia densa di celle spaziate uniformi e usa la normalizzazione del contrasto locale sovrapposta per migliorare l'accuratezza.I primi a descrivere l'Istogramma di gradienti orientati nel giugno 2005 furono Navneet Dalal e Bill Triggs, ricercatori del Istituto Nazionale di Ricerca francese (INRIA) mentre studiavano il problema del rilevamento di pedoni in immagini statiche. (it) Гистограмма направленных градиентов (англ. Histogram of Oriented Gradients, HOG) — дескрипторы особых точек, которые используются в компьютерном зрении и обработке изображений с целью распознавания объектов. Данная техника основана на подсчете количества направлений градиента в локальных областях изображения. Этот метод похож на гистограммы направления края, дескрипторы SIFT и контексты формы, но отличается тем, что вычисляется на плотной сетке равномерно распределенных ячеек и использует нормализацию перекрывающегося локального контраста для увеличения точности. и Билл Триггс, исследователи INRIA, впервые описали гистограмму направленных градиентов в своей работе на в июне 2005 года. В этой работе они использовали алгоритм для нахождения пешеходов на статичных изображениях, хотя впоследствии расширили область применения до нахождения людей на видео, а также различных животных и машин на статичных изображениях. (ru) 方向梯度直方图（英語：Histogram of oriented gradient，簡稱HOG）是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于的特征描述器。這項技術是用来計算局部圖像梯度的方向訊息的统计值。这种方法跟（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors）以及（ shape contexts）有很多相似之处，但与它们的不同点是：HOG描述器是在一个网格密集的大小统一的细胞单元（dense grid of uniformly spaced cells）上计算，而且为了提高性能，还采用了重叠的局部对比度归一化（overlapping local contrast normalization）技术。 其作者和是（INRIA）的研究员，他们在2005年的上首先发表了描述方向梯度直方图的论文。在这篇论文里，他们主要是将这种方法应用在静态图像中的行人检测上，但在後來，他们也将其应用在影片中的行人检测，以及静态图像中的车辆和常见动物的检测。 (zh) Гістограма напрямлених градієнтів (англ. histogram of oriented gradients, HOG) — дескриптор ознак, який використовується в комп'ютерному зорі і обробці зображень з метою розпізнання об'єктів. Метод підраховує напрямки градієнтів в локальних точках зображення. Він близький до гістограми орієнтованих границь, SIFT дескриптора, та значення форми, але відрізняється тим, що обраховується в щільній сітці рівномірно розташованих клітин та для підвищення точності використовує локальну нормалізацію контрасту. Навніт Далал і Біл Тріггс дослідники з Французький національний інститут досліджень у галузі комп'ютерних наук та управління (англ. French National Institute for Research in Computer Science and Control, INRIA), вперше описали HOG дескриптор у 2005 Конференція з комп'ютерного зору і розпізнавання образів (CVPR). В цій роботі вони зосередили зусилля на виявленні пішоходів в статичних зображеннях, з того часу вони розширили тести на виявленні людей на відео, а також деякі види тварин і машини на статичних зображеннях. (uk)
dbo:wikiPageExternalLink http://dlib.net/imaging.html%23scan_fhog_pyramid http://pascal.inrialpes.fr/data/human/ https://www.cs.cmu.edu/~yke/pcasift/ http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33863 https://web.archive.org/web/20041118152354/http:/cbcl.mit.edu/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html. https://web.archive.org/web/20100502032344/http:/www.navneetdalal.com/software https://web.archive.org/web/20100505083112/http:/pascal.inrialpes.fr/data/human/ http://cbcl.mit.edu/software-datasets/PedestrianData.html http://lear.inrialpes.fr/data. http://lear.inrialpes.fr/software/
dbo:wikiPageID 14644226 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength 21312 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID 1081658975 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink dbr:Mitsubishi_Electric_Research_Laboratories dbr:Pedestrian_detection dbr:Massachusetts_Institute_of_Technology dbr:Interest_point_detection dbr:Conference_on_Computer_Vision_and_Pattern_Recognition dbr:Content-based_image_retrieval dbr:Cordelia_Schmid dbr:Corner_detection dbr:Machine_learning dbr:Sobel_operator dbr:Computer_vision dbr:Feature_(computer_vision) dbr:Feature_extraction dbr:Speeded_up_robust_features dbr:AdaBoost dbr:Haar_wavelet dbr:Optical_flow dbc:Object_recognition_and_categorization dbr:Feature_detection_(computer_vision) dbr:False_positive_rate dbr:Principal_component_analysis dbr:Object_recognition dbr:Object_detection dbc:Feature_detection_(computer_vision) dbr:Laplacian dbr:Support_vector_machine dbr:IEEE dbr:INRIA dbr:Image_derivatives dbr:Canny_edge_detector dbr:Cascading_classifiers dbr:Scale-invariant_feature_transform dbr:European_Conference_on_Computer_Vision dbr:Image_processing dbr:Shape_context dbr:Feature_descriptor dbr:PCA-SIFT dbr:Gaussian_smoothing dbr:John_Collomosse dbr:A._Bensrhair dbr:A._Rakotomamonjy dbr:Bill_Triggs dbr:Edge_orientation_histogram dbr:F._Suard dbr:Generalized_Haar_wavelet dbr:Intelligent_Vehicles_Symposium dbr:International_Conference_on_Image_Processing dbr:Kwang-Ting_Cheng dbr:Mark_Banard dbr:Martin_Krückhans dbr:Mei-Chen_Yeh dbr:Navneet_Dalal dbr:Qiang_Zhu dbr:Robert_K._McConnell dbr:Rui_Hu dbr:Shai_Avidan dbr:Wayland_Research_Inc.
dbp:date 2010-05-05 (xsd:date)
dbp:url https://web.archive.org/web/20100505083112/http:/pascal.inrialpes.fr/data/human/
dbp:wikiPageUsesTemplate dbt:Reflist dbt:Webarchive dbt:FeatureDetectionCompVisNavbox
dcterms:subject dbc:Object_recognition_and_categorization dbc:Feature_detection_(computer_vision)
gold:hypernym dbr:Descriptor
rdfs:comment 方向梯度直方图（英語：Histogram of oriented gradient，簡稱HOG）是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于的特征描述器。這項技術是用来計算局部圖像梯度的方向訊息的统计值。这种方法跟（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors）以及（ shape contexts）有很多相似之处，但与它们的不同点是：HOG描述器是在一个网格密集的大小统一的细胞单元（dense grid of uniformly spaced cells）上计算，而且为了提高性能，还采用了重叠的局部对比度归一化（overlapping local contrast normalization）技术。 其作者和是（INRIA）的研究员，他们在2005年的上首先发表了描述方向梯度直方图的论文。在这篇论文里，他们主要是将这种方法应用在静态图像中的行人检测上，但在後來，他们也将其应用在影片中的行人检测，以及静态图像中的车辆和常见动物的检测。 (zh) L'histograma de gradients orientats (HOG) és un descriptor de característiques utilitzat en la visió per computador i el processament d'imatges amb el propòsit de detectar objectes. La tècnica té en compte les aparicions de l'orientació del gradient en porcions localitzades d'una imatge. Aquest mètode és similar a altres descriptors visuals, com ara Edge Orientation Histograms (EOH), (SIFT) o Shape context (SC), però es diferencia en el fet que es calcula sobre una densa quadrícula de cel·les uniformement espaiades i s'utilitza la superposició de normalització del contrast local per millorar la precisió. (ca) Das Histogram of oriented gradients (HOG) ist ein Hilfsmittel zur Merkmalsgewinnung in der Bildverarbeitung. Es wird insbesondere zur Detektion von Personen auf Fotos verwendet. In einer Arbeit bei Udacity wurde im Jahr 2017 auch der Einsatz zur Erkennung von bewegten Kraftfahrzeugen in einem Video demonstriert. Zur Objekterkennung ist immer ein Trainingsvorgang erforderlich. Die Größe des Trainingsdatensatzes hat einen Einfluss auf die Qualität der Objekterkennung. Bei HOG benötigt dieses Training deutlich weniger Beispiele und kann deutlich schneller als z. B. bei Haar-Wavelets durchgeführt werden. (de) The histogram of oriented gradients (HOG) is a feature descriptor used in computer vision and image processing for the purpose of object detection. The technique counts occurrences of gradient orientation in localized portions of an image. This method is similar to that of , scale-invariant feature transform descriptors, and shape contexts, but differs in that it is computed on a dense grid of uniformly spaced cells and uses overlapping local contrast normalization for improved accuracy. (en) Un histogramme de gradient orienté (en anglais, histogram of oriented gradients ou HOG) est une caractéristique utilisée en vision par ordinateur pour la détection d'objet. La technique calcule des histogrammes locaux de l'orientation du gradient sur une grille dense, c'est-à-dire sur des zones régulièrement réparties sur l'image. Elle possède des points communs avec les SIFT, les Shape contexts et les histogrammes d'orientation de contours, mais en diffère notamment par l'utilisation d'une grille dense. La méthode est particulièrement efficace pour la détection de personnes. (fr) L'Istogramma di gradienti orientati (in inglese: Histogram of Oriented Gradients e in sigla: HOG) è un descrittore di caratteristiche usate in computer vision ed in elaborazione delle immagini per il riconoscimento di oggetti.La tecnica conta le occorrenze dell'orientamento del gradiente in porzioni localizzate di una immagine.Questo metodo è simile al descrittore agli , ai descrittori SIFT e agli shape context ma differisce poiché è calcolato su una griglia densa di celle spaziate uniformi e usa la normalizzazione del contrasto locale sovrapposta per migliorare l'accuratezza.I primi a descrivere l'Istogramma di gradienti orientati nel giugno 2005 furono Navneet Dalal e Bill Triggs, ricercatori del Istituto Nazionale di Ricerca francese (INRIA) mentre studiavano il problema del rilevamento (it) Гистограмма направленных градиентов (англ. Histogram of Oriented Gradients, HOG) — дескрипторы особых точек, которые используются в компьютерном зрении и обработке изображений с целью распознавания объектов. Данная техника основана на подсчете количества направлений градиента в локальных областях изображения. Этот метод похож на гистограммы направления края, дескрипторы SIFT и контексты формы, но отличается тем, что вычисляется на плотной сетке равномерно распределенных ячеек и использует нормализацию перекрывающегося локального контраста для увеличения точности. (ru) Гістограма напрямлених градієнтів (англ. histogram of oriented gradients, HOG) — дескриптор ознак, який використовується в комп'ютерному зорі і обробці зображень з метою розпізнання об'єктів. Метод підраховує напрямки градієнтів в локальних точках зображення. Він близький до гістограми орієнтованих границь, SIFT дескриптора, та значення форми, але відрізняється тим, що обраховується в щільній сітці рівномірно розташованих клітин та для підвищення точності використовує локальну нормалізацію контрасту. (uk)
rdfs:label Histograma de gradients orientats (ca) Histogram of oriented gradients (de) Histogramme de gradient orienté (fr) Histogram of oriented gradients (en) Istogramma di gradienti orientati (it) Гистограмма направленных градиентов (ru) Гістограма напрямлених градієнтів (uk) 方向梯度直方图 (zh)
owl:sameAs freebase:Histogram of oriented gradients wikidata:Histogram of oriented gradients dbpedia-ca:Histogram of oriented gradients dbpedia-de:Histogram of oriented gradients dbpedia-fr:Histogram of oriented gradients dbpedia-it:Histogram of oriented gradients dbpedia-ru:Histogram of oriented gradients dbpedia-uk:Histogram of oriented gradients dbpedia-zh:Histogram of oriented gradients https://global.dbpedia.org/id/3tVD6
prov:wasDerivedFrom wikipedia-en:Histogram_of_oriented_gradients?oldid=1081658975&ns=0
foaf:isPrimaryTopicOf wikipedia-en:Histogram_of_oriented_gradients
is dbo:wikiPageDisambiguates of dbr:Hog
is dbo:wikiPageRedirects of dbr:Histogram_of_oriented_gradients_(HOG)
is dbo:wikiPageWikiLink of dbr:Integral_channel_feature dbr:Pedestrian_detection dbr:Local_binary_patterns dbr:Object_detection dbr:Hog dbr:Scale-invariant_feature_transform dbr:Neocognitron dbr:Outline_of_computer_vision dbr:Outline_of_object_recognition dbr:Histogram_of_oriented_gradients_(HOG)
is foaf:primaryTopic of wikipedia-en:Histogram_of_oriented_gradients