是否可以结合 HoG 和 AdaBoost 算法进行跟踪？ [关闭]答案

【问题标题】：Is it possible to combine HoG and AdaBoost algorithms for tracking? [closed]是否可以结合 HoG 和 AdaBoost 算法进行跟踪？ [关闭]
【发布时间】：2015-01-07 23:12:03
【问题描述】：

是否可以结合 HoG 和 AdaBoost 两种跟踪算法？

或者有没有可以组合的视频跟踪算法？我正在尝试通过结合这两者来开发一种算法。可能吗？我也在尝试使用 OpenCV 来实现它。

【问题讨论】：

标签： opencv computer-vision video-capture video-processing adaboost

【解决方案1】：

AdaBoost 不完全是一种面部跟踪算法 - 它是一种提高任何学习算法性能的方法。 HoG 是一种在图像上查找形状和图案的特定方法（更准确地说 - 描述这些）。您应该阅读有关该主题的更多信息：

https://www.cs.princeton.edu/~schapire/papers/explaining-adaboost.pdf - 关于 AdaBoost 的好论文（如果您需要更快速和肮脏的东西 - 只需查看维基百科）

http://www.cvc.uab.es/~davidm/pdfs/IBPRIA2011.pdf - 再次，wiki 可能对你有很大帮助。

有一种众所周知的人脸检测技术，它结合了类似 haar 的特征识别和 Adaboost - 请参阅那里的 OpenCV 库和 CascadeClassifier 类 (http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/cascade_classification.html)

【讨论】：

嗨...我实际上正在寻找对象跟踪算法，如粒子滤波器/KLT/卡尔曼滤波器...
HoG 是一种特征描述符，而 AdaBoost 是一种机器学习算法，通常用于分类。

【解决方案2】：

HoG 是一种特征（描述符）提取方法，Adaboost 是一种机器学习算法，用于检测（而不是跟踪）对象。

因此，您可以训练机器使用 adaboost 算法通过其 HoG 描述符检测对象，然后进行检测。

一句话，HoG + Adaboost 是用来检测的，不是用来跟踪的。

您可以使用粒子过滤器、LK 跟踪器等进行跟踪。

【讨论】：

谢谢....但是我还有一个问题。是否可以使用 HoG 进行检测并使用卡尔曼滤波器进行跟踪？
当然可以，但我怀疑它会比使用 Haar 特征作为特征描述符更好。众所周知，Haar + Adaboost Viola 和 Jones 建议是迄今为止最好的，所以我推荐它，并且可以使用卡尔曼滤波器进行跟踪。请参考此链接。 mathworks.com/help/vision/examples/…