检测图像中的物体，他们是如何做到的。我认为这令人难以置信
替代文本 http://pascallin.ecs.soton。 ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/person_06.jpg 替代文本 http://pascallin.ecs.soton。 ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/dog_08.jpg 替代文本 http://pascallin.ecs.soton。 ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/sheep_07.jpg
这张图片是从网站下载的，团队是这样展示他们的研究成果的。 我想知道他们是怎么做到的，有人知道告诉我，我将不胜感激。谢谢
alt text http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/person_06.jpg
alt text http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/dog_08.jpg
alt text http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/sheep_07.jpg
this picture is download from a website,the team show their research result like this.
I want to know how they did it, some body know tell me I will be appreciate. thank you
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评论（2）
算法已发布。
如果您的数学技能足够敏锐，您可以自己重做。
The algorithm was published.
And you can redo it yourself, if you do have your Math skills sharp enough.
根据他们的出版物，我们可以得出结论，他们使用了 SVM 分类器和/或某种图形模型（马尔可夫随机场/条件随机场）。此外，他们（可能）使用定向梯度直方图作为特征。这种方法意味着非常复杂的数学（准确地说是机器学习）。如果您不熟悉，可以尝试使用他们的实现。
Based on their publications, one can conclude they use SVM classifier and/or some sort of a graphical model (Markov Random Field / Conditional Random Field). Also, they (probably) use Histograms of Oriented Gradients as features. The approach implies really complicated math (machine learning, to be precise). If you are not familiar, you could try to use their implementation.