Haar Kaskade vs Hog-Erkennung

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Ich arbeite seit einigen Tagen mit OpenCV zusammen und habe ein Projekt, bei dem ich Autos und Menschen vom Himmel aus erkennen soll .

Hier sind meine Eingaben :

  • Eine bewegliche Kamera am Himmel (eingebettet in einen Quadcopter), die Frames aufnehmen soll.
  • Eine Reihe von Objekten, die ich erkennen sollte (Menschen und Autos)

Und hier ist meine Ausgabe :

  • Eine Erkennung der Objekte, die von einem Rechteck oder einigen Konturen umrissen werden.

Darauf basierend lautet meine Frage wie folgt: Welche zwischen Haar Cascade und Hog Detection würden Sie empfehlen und warum? Oder sonst noch?

Vielen Dank für Ihre Antworten

    
user2039318 31.03.2013, 17:28
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2 Antworten

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HOG ist normalerweise besser für die menschliche Erkennung, als Haar. Ich habe nur Erfahrung darin, also dachte ich, ich würde etwas dazu geben. Die Einschränkung von HOG ist jedoch, dass der Mensch in einem "perfekten" Bereich auf dem Bildschirm sein muss. Zu nah, es wird den Menschen nicht entdecken. Zu weit, es wird den Menschen nicht entdecken.

Ich hatte mehr Glück mit HOG als Haar. Haar gab mir zu viele falsche Positive.

    
David Daniel 09.07.2013 18:10
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Ich habe versucht, HAAR zu verwenden, um Menschen zu entdecken, und es stellt sich heraus, dass es zu viele falsche Positive gibt. Ich denke HAAR ist nur für die Gesichtserkennung geeignet.

Da deine Kamera im Himmel ist, ist der Mensch im Bild ziemlich klein und hat eine ganze Körperform. HOG wäre eine bessere Wahl.

    
Jiechao Li 18.03.2015 12:06
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