方向梯度直方圖

方向梯度直方圖 ( 簡稱HOG ） 是應用在計算機視覺和圖像處理領域 ， 用於的特徵描述器 。 這項技術是用來計算局部圖像梯度的方向訊息的統計值 。 這種方法跟邊緣方向直方圖 （ edge orientation histograms ） 、 尺度不變特徵變換 （ scale - invariant feature transform descriptors ） 以及 （ shape contexts ） 有很多相似之處 ， 但與它們的不同點是 ： HOG描述器是在一個網格密集的大小統一的細胞單元 （ dense grid of uniformly spaced cells ） 上計算 ， 而且爲了提高性能 ， 還採用了重疊的局部對比度歸一化 （ overlapping local contrast normalization ） 技術 。 其作者Navneet Dalal和Bill Triggs是法國國家計算機技術和控制研究所 （ INRIA ） 的研究員 ， 他們在2005年的CVPR上首先發表了描述方向梯度直方圖的論文 。 在這篇論文裏 ， 他們主要是將這種方法應用在靜態圖像中的行人檢測上 ， 但在後來 ， 他們也將其應用在影片中的行人檢測 ， 以及靜態圖像中的車輛和常見動物的檢測 。