【发布时间】：2015-06-29 07:21:46
【问题描述】：
我想结合两种检测算法，HOG 和 Covariance 方法，以提高检测性能。我知道 HOG 是如何工作的以及 Covariance 是如何工作的，但是我想知道如何结合这些方法来获得更好的检测性能。我打算在 OpenCV 中实现。
【问题讨论】：
标签： opencv image-processing histogram covariance
【发布时间】：2015-06-29 07:21:46
【问题描述】：
这里的共同点是概率密度图。 计算每种方法的概率密度图，然后求和（或乘法）值，归一化，然后您将获得对象的组合概率密度图。
【讨论】：
-
还有其他可能的方法可以实现这两种算法的结合吗？
-
您也可以应用委员会方法（通过逻辑与组合结果）。如果两个检测器都显示为真（减少误报），这将假定检测为真。或者，如果您想减少误报，请通过逻辑 OR 组合结果。但概率融合仍然是更好的方法。