如何在图像上应用滑动窗口技术以进行多人检测？

Question

我正在实现用于人检测的HOG，并且已经训练了SVM分类器。但是我不知道如何使用滑动窗口技术将预训练的分类器用于检测。请有人指导我在Matlab中构建用于多人检测的滑动窗口技术。

Answer 1

此处的python教程应为您提供有关实现此方法的想法。

基本思想是针对每个窗口，计算hog描述符（例如，使用opencv），然后将按元素的HOG描述符与训练后的SVM权重相乘（它们的大小应相同）。 乘法之后，将偏差（这是SVM分类器的另一个输出）添加到先前的结果。 如果结果为正，则为正匹配，否则为负。

注意：滑动窗口的大小与训练图像的大小相同。

所以，

for each pixel in the image:
   get a sub-image of size of sliding window
   compute the HOG descriptors for this image
   product = hog * SVM_weights //element-wise multiplication
   response = product + bias
   if response > 0:
       print "match"
   else:
       print "no match"