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利用Dlib訓練自己的HOG模型 (Train your own HOG model by Dlib)
講題:利用Dlib訓練自己的HOG模型 (Train your own HOG model by Dlib) 講員:Neil 時間:2018/01/31 Wednesday 7:00pm 程序 7:00pm - 7:20pm 入座 7:20pm - 7:30pm 講員介紹 7:30pm - 8:00pm 分享「利用Dlib訓練自己的HOG模型 (Train your own HOG model by Dlib)」 8:00pm - 8:20pm Q&A 8:20pm - 9:00pm 會後自由分享 摘要 Dlib是C++下的一支機器學習函式庫,應用範圍廣 ,擁有多接口,常聽其應用於物件檢測與特徵點預測。這次將利用Python導入Dlib,自行標註物件,訓練特定物件的方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)模型。再利用模型尋找目標的標註與模型特徵相似的物件。 HOG是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特徵。此方法的基本觀點是:局部目標的外表和形狀可以被局部梯度或邊緣方向的分布很好的描述,即使我們不知道對應的梯度和邊緣的位置。在實際操作中,將圖像分為小的元胞(cells),在每個元胞內累加計算出一維的梯度方向(或邊緣方向)直方圖。 HOG在物件捕捉有優秀的表現,常應用於物件的捕捉,但難以針對特定的物件進行辨識,其也有部分缺陷,如單一方向,角度範圍受限等有待克服。 臉部辨識 Demo 影片 : https://www.youtube.com/watch?v=bGKJVgG4qK4&feature=youtu.be Keywords: python 講者介紹 Neil,屏東科技大學車輛工程所畢業,花兩年多時間轉職,現職Gooee軟體工程師,負責伺服器與視覺辨識。 主持人:ming

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