圖像特征提取三大算法：HOG特征、LBP特征、Haar特征，具體來(lái)說(shuō)：
1、HOG特征
方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一種在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理中用來(lái)進(jìn)行物體檢測(cè)的特征描述子 。它通過(guò)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來(lái)構(gòu)成特征 。Hog特征結(jié)合 SVM分類(lèi)器已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別中，尤其在行人檢測(cè)中獲得了極大的成功 。需要提醒的是，HOG+SVM進(jìn)行行人檢測(cè)的方法是法國(guó)研究人員Dalal 在2005的CVPR上提出的，而如今雖然有很多行人檢測(cè)算法不斷提出，但基本都是以HOG+SVM的思路為主 。
2、LBP特征
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一種用來(lái)描述圖像局部紋理特征的算子；它具有旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性等顯著的優(yōu)點(diǎn) 。它是在1994年提出，用于紋理特征提取 。而且，提取的特征是圖像的局部的紋理特征 。
3、Haar特征
【圖像特征提取三大算法】
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