⛄一、HOG特征提取人脸识别简介

方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)是用于在计算机视觉和图像处理领域，目标检测的特征描述子。该项技术是用来计算图像局部出现的方向梯度次数或信息进行计数。此种方法跟边缘方向直方图、尺度不变特征变换以及形状上下文方法有很多相似。但与它们的不同点是：HOG的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。即：在一个网格密集的大小统一的细胞单元上计算，而且为了提高性能，还采用了重叠的局部对比度归一化技术。HoG特征与SVM分类器结合，已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测。本节内容介绍HOG相关知识。

1 基本介绍
提出HOG是由Navneet Dalal & Bill Triggs在2005年发表在CVPR中论文[1]。作者给了特征提取的流程图，如下图1所示：

HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标）描述子。为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化，然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。与其他描述子相比，HOG得到的描述子保持了几何和光学转化不变性除非物体方向改变。而Block与Cells关系如下图所示：

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