用于行人检测训练的 HOG 描述符

Question

我想知道为什么我的 HOG 描述符不能代表正确的人体轮廓。我使用

这样的参数

CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),
        cellSize(8,8), nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1),
        histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys), L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true),
        free_coef(-1.f), nlevels(HOGDescriptor::DEFAULT_NLEVELS), signedGradient(false)
    {}

当我绘制它们时，为什么我没有正确的轮廓作为此 discussion 中显示的一个示例。 附上两张图片。彩色图像是我的猪描述符，灰色是上面的 link.

要获得上述讨论中图片所示的正确剪影，我需要了解哪些事实？

Answer 1

灰度图像是HOG描述符的正加权图像。不是纯粹的描述符。我想知道 Opencv 的默认人员检测器是如何训练的。经过训练的 SVM 检测器大小只有几千字节，检测率很好。我经过训练的检测器大小为兆字节，命中率是 poor/false 警报率很高。