摘要： 方向梯度直方图（英语：Histogram of oriented gradient）描述子是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。此方法使用了图像的本身的梯度方向特征。此方法类似于边缘方向直方图（edge orientation histograms）方法，SIFT描述子，和上下文形状方法，但其特征在于其在在一个网格密集的大小统一的方格单元（dense grid of uniformly spaced cells）上计算，而且为了提高精确度使用了重叠的局部对比度归一化（overlapping local contrast normalization）的方法。其作者Navne 阅读全文

摘要： HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors） 以及形状上下文方法（ shape contexts）有很多相似之处，但与它们的不同点是：HOG描述器是在一个网格密集的大小统一的细胞单元（dense grid of uniformly spaced cells）上计算，而且为了提高性能，还采用了重叠的局部对比度 阅读全文