如何计算轮廓的直方图？
how to compute histogram of silhouette?
我已经阅读了一篇论文 (Human activity recognition with metric learning) 并尝试实现它。
作者使用通道（剪影，光流），然后计算每个通道的直方图，如附图所示。
我计算了视频的轮廓和光流。但问题是，
1- 提到的直方图有什么意义？是否以合适的形式表示特征？
2-这个方法和HOG一样吗
3- 如何实现上述直方图？它只是划分边界框吗？ .. 非常感谢。
抱歉给您带来不便
此致
我将尝试使用伪代码回答各种不同的问题。
1- 作者的最终目标似乎是获得他们正在 tracking 的 windows 的描述符（我猜是跟踪，我没有' t阅读论文）。因此，在计算轮廓 S 和 Fx 以及 Fy 通道后，作者通过附加 [S, Fx, Fy] 获得了 MxMx3 的 window，3 个通道。这不是表示 window 的一种非常合适的形式，因为 (1) 是非常高维的（MxMx3，可能有变量 M），(2) 不是尺度或方向不变的，并且(3) 它不是一个稳健的描述符。作者只是使用直方图方法（类似于 HoG 中的方法但不相同）将 MxMx3 通道转换为 216 维描述符（MxMx3 -> 216，而不考虑 M）。
2- 上面的回答。不是HoG，而是类似于HoG、SIFT等特征提取方法。
3- 如果我没有理解错（仅凭那一点信息），只需将边界框划分为 2x2 网格 (4 squares/sub-windows)。对于每个 sub-window 将其分成 18 个 20 度的切片（这不是直截了当的，但是知道像素相对于 sub-window 中心的位置，您可以计算角度因此，它所在的饼图部分。
然后，将属于子window (i,j)（与0 <= i,j < 2）的像素p和饼图切片k相加（在每个通道中）到直方图：
hist(i, j, k, c) += data(p, c)
其中 c 是通道（3 个通道 [S, Fy, Fx]），data(p, c) 是像素 p 和通道 c 处的 3 通道数据。
您最终会得到一个 2x2x18x3 = 216 描述符。你提供的摘录没有提到任何关于规范化该描述符的内容，但我想如果它什么也没说，它只是：
hist(i, j, k, c) /= sum(abs(flatten(hist)))
或者分别标准化每个子windows和通道（如在 hog 中执行的那样）：
hist(i, j, k, c) /= sum(abs(hist(i, j, :, c)) # summing over the 3rd axis `k`
我已经阅读了一篇论文 (Human activity recognition with metric learning) 并尝试实现它。
作者使用通道（剪影，光流），然后计算每个通道的直方图，如附图所示。
我计算了视频的轮廓和光流。但问题是，
1- 提到的直方图有什么意义？是否以合适的形式表示特征？
2-这个方法和HOG一样吗
3- 如何实现上述直方图？它只是划分边界框吗？ .. 非常感谢。
抱歉给您带来不便
此致
我将尝试使用伪代码回答各种不同的问题。
1- 作者的最终目标似乎是获得他们正在 tracking 的 windows 的描述符（我猜是跟踪，我没有' t阅读论文）。因此，在计算轮廓 S 和 Fx 以及 Fy 通道后，作者通过附加 [S, Fx, Fy] 获得了 MxMx3 的 window，3 个通道。这不是表示 window 的一种非常合适的形式，因为 (1) 是非常高维的（MxMx3，可能有变量 M），(2) 不是尺度或方向不变的，并且(3) 它不是一个稳健的描述符。作者只是使用直方图方法（类似于 HoG 中的方法但不相同）将 MxMx3 通道转换为 216 维描述符（MxMx3 -> 216，而不考虑 M）。
2- 上面的回答。不是HoG，而是类似于HoG、SIFT等特征提取方法。
3- 如果我没有理解错（仅凭那一点信息），只需将边界框划分为 2x2 网格 (4 squares/sub-windows)。对于每个 sub-window 将其分成 18 个 20 度的切片（这不是直截了当的，但是知道像素相对于 sub-window 中心的位置，您可以计算角度因此，它所在的饼图部分。
然后，将属于子window (i,j)（与0 <= i,j < 2）的像素p和饼图切片k相加（在每个通道中）到直方图：
hist(i, j, k, c) += data(p, c)
其中 c 是通道（3 个通道 [S, Fy, Fx]），data(p, c) 是像素 p 和通道 c 处的 3 通道数据。
您最终会得到一个 2x2x18x3 = 216 描述符。你提供的摘录没有提到任何关于规范化该描述符的内容，但我想如果它什么也没说，它只是：
hist(i, j, k, c) /= sum(abs(flatten(hist)))
或者分别标准化每个子windows和通道（如在 hog 中执行的那样）：
hist(i, j, k, c) /= sum(abs(hist(i, j, :, c)) # summing over the 3rd axis `k`