Improving the Efficiency of Histogram of Oriented Gradient Feature for Human Detection - Lai, Chi Qin (2016)
Histogram Kecerunan Terhala (HOG) yang asalnya dicadangkan oleh Dalal dan Triggs telah digunakan dengan meluas dalam aplikasi pengesanan manusia berasaskan penglihatan. Walau bagaimanapun, kaedah tersebut menghasilkan himpunan ciri yang besar dan memerlukan pengiraan yang intensif serta memakan masa. Oleh itu, kaedah ini tidak sesuai untuk digunakan dalam aplikasi-aplikasi masa nyata. Penyelidikan ini mencadangkan satu kaedah baru yang boleh mengurangkan masa pengekstrakan ciri HOG tanpa menjejaskan terlalu banyak prestasi pengesanannya. Kaedah yang dicadangkan ialah menjalankan pengekstrakan ciri dengan menggunakan bilangan bin histogram terpilih. Bilangan bin histogram yang lebih tinggi yang mampu mengekstrak ciri-ciri yang mengandungi lebih banyak maklumat orientasi telah digunakan untuk pengekstrakan ciri di kawasan imej yang berkemungkinan mengandungi manusia, manakala pengekstrakan ciri-ciri di kawasan yang lain menggunakan bilangan bin histogram yang lebih rendah. Cara ini akan mengurangkan saiz ciri tanpa menjejaskan terlalu banyak prestasi pengesanan. Kemudian, Analisis Komponen Utama (PCA) akan digunakan untuk menyusun dan memilih ciri-ciri yang boleh mewakili keseluruhan set ciri. Pengelas linear Sokongan Vektor Mesin (SVM) telah digunakan untuk menilai prestasi kaedah yang dicadangkan dalam penyelidikan ini. Eksperimen telah dijalankan menggunakan data set manusia INRIA. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah yang dicadangkan ini mampu mengurangkan masa pengekstrakan ciri sebanyak 2.6 kali ganda berbanding dengan kaedah HOG yang asal manakala pengurangan sebanyak 7 kali ganda berbanding dengan kaedah LBP dan pengurangan sebanyak 2.5 kali ganda berbanding dengan kaedah HOG imej integral. Pada masa yang sama, kaedah yang dicadangkan ini memberikan prestasi pengesanan yang setanding.