方向性勾配ヒストグラムとは

コンピューター ビジョンおよび画像処理の分野では、方向性勾配のヒストグラム (H O G) は、物体検出の目的で使用される特徴記述子です。この手法は、画像の特定の領域で発生する勾配方向のインスタンスの数をカウントするために使用されます。この手法は、エッジ方向ヒストグラム、スケール不変特徴変換記述子、および形状コンテキストに相当します。ただし、等間隔のセルの密なグリッド上で計算され、より高いレベルの精度を達成する目的で重複する局所コントラスト正規化を使用するという点で、これらの方法とは異なります。

どのようなメリットがあるのか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 方向性のある勾配のヒストグラム

第 2 章: エッジ検出

第 3 章: スケール不変特徴量変換

第 4 章: 堅牢な機能の高速化

第 5 章: グラデーションの位置と方向のヒストグラム

第 6 章: ローカル バイナリ パターン

第 7 章: 高速化されたセグメント テストからの指向性特徴と回転されたバイナリのロバストな独立基本特徴

第 8 章: ブースティング (機械学習)

第 9 章: 画像のセグメンテーション

第 10 章: 物体検出

(II) 指向性勾配ヒストグラムに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野で指向性勾配ヒストグラムを使用する実際の例。

この本は誰に向けたものなのか

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の方向性勾配ヒストグラムに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。