Comment former de PORCS et d'utiliser mon HOGDescriptor?

Je veux données sur la formation et l'utilisation de PORC algorithme pour détecter les piétons.
Maintenant, je peux utiliser defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); dans opencv à la détection, mais le résultat n'est pas très bon pour mon test vidéo. Je tiens donc à faire de la formation utiliser ma base de données.

J'ai préparé 1000+ positif de l'échantillon, et de+ de 1000 échantillons négatifs. Elles sont coupées à la taille 50 * 100, et je dois faire la liste de fichiers.

Et j'ai lu quelques tutoriels sur internet, ils sont tous tellement complexe, parfois abscons. La plupart d'entre eux sont d'analyser le code source et l'algorithme de PORC. Mais avec seulement moins d'exemples simples et anylize.

Certains d'instruction montrent que libsvm\windows\svm-train.exe peut être utilisé pour la formation, Peut-on donne un exemple, conformément à 1000+ 50*100 les échantillons positifs?
Par exemple, comme haartraing, nous pouvons le faire à partir de opencv, comme haartraining.exe –a –b avec certains paramètres, et obtenir une *.xml comme un résultat qui sera utilisé pour la détection de personnes?

Ou n'importe quelle autre méthode de formation et de détection?

Je préfère savoir comment l'utiliser et le détail des procédures. Que le détail de l'algorithme, il n'est pas important pour moi. Je veux juste le mettre en œuvre.

Si quelqu'un sait, merci de me donner quelques conseils.

OriginalL'auteur flammxy | 2013-03-29

  1. 7

    J'ai fourni quelques exemples de code et des instructions pour commencer la formation de votre propre descripteur de PORC à l'aide d'openCV:
    Voir https://github.com/DaHoC/trainHOG/wiki/trainHOG-Tutorial.

    L'algorithme est en effet trop complexe pour fournir en bref, l'idée de base est:

    1. Extrait de PORCS caractéristiques de négatifs et positifs des exemples d'images de même taille et de même type.
    2. Utiliser l'extrait disposent de vecteurs avec leurs classes respectives pour former un SVM, dans cette étape, vous pouvez utiliser le svm-train.exe avec un fichier généré au format correct contenant les fonction de vecteurs et de leurs classes (ou les inclure directement et adresse de l'libsvm bibliothèque de classe dans vos sources).
    3. L'résultant SVM modèle et le soutien des vecteurs sont calculés en un seul descripteur de vecteur qui peut être utilisé avec le openCV détecteur.

    En ce qui concerne meilleur

    il semble que votre exemple de code n'est plus accessible. Il rediriger vers le opencv.org. Connaissez-vous une autre façon d'y arriver?
    Je peux confirmer que ce lien ne fonctionne plus.
    Le github liens de travail. Il me semble vraiment bien documenté code et un bon tutoriel. Personnellement, je considère cette réponse comme correcte.
    Le openCV utilisateur tutoriels sont en cours de conversion à un nouveau format wiki et donc pas disponible actuellement. Le lien vers github essentiellement les mêmes renseignements. Merci pour la mise à jour @Benoit Favre
    trainHOG ne fonctionne pas très bien pour moi. Je l'ai utilisé avec de l'INRIA dataset et je ne peux obtenir environ 8% de taux de succès sur les piétons. Il y a quelque chose qui manque 🙁

    OriginalL'auteur DaHoC