图像特征提取

Question

HOG 特征

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog 特征结合 SVM 分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM 进行行人检测的方法是法国研究人员 Dalal 在 2005 的 CVPR 上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以 HOG+SVM 的思路为主。

LBP 特征

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由 T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在 1994 年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；

Haar 特征

Haar-like 特征最早是由 Papageorgiou 等应用于人脸表示，Viola 和 Jones 在此基础上，使用 3 种类型 4 种形式的特征。 Haar 特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一些简单的图形结构，如边缘、线段较敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、对角）的结构。