基于HOG+SVM实现对任意物体的检测

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随着深度学习技术的不断发展,端到端的模式识别方式越来越普及。只要算力足够,总可以搭建出适合某一场景的分类检测与预测判断深度网络。但在周期短、算力不足、语义理解要求高的场景下,基于特征的模式识别仍旧有着巨大的需求。本文通过对经典特征HOG的详细解读,结合SVM实现了对任意物体的智能识别。相较于深度学习算法,有着前期训练成本低、识别速度快、样本量需求小等特点。
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