지향성 기울기 히스토그램 (HOG) 은 물체 감지를 위한 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 사용되는 특징 설명자입니다.HOG는 이미지의 특정 부분에서 기울기 방향이 나타나는 횟수를 세어 이미지 내 물체의 국부적 모양과 모양을 캡처합니다.HOG의 의미는 보행자 감지 및 기타 물체 인식 문제와 같은 작업에서 기본적이며, 기울기의 공간적 배열이 물체의 모양에 대한 중요한 정보를 제공합니다.
HOG는 이미지를 셀이라는 작고 연결된 영역으로 나눈 다음 셀 내 각 픽셀의 기울기 방향과 크기를 계산하는 방식으로 작동합니다.그래디언트는 셀 내 픽셀의 방향 (또는 방향) 히스토그램을 만드는 데 사용됩니다.각 히스토그램 빈은 특정 기울기 방향 범위를 나타내며, 각 빈의 값은 해당 방향을 가리키는 기울기 크기의 합계에 해당합니다.
조명 변화에 대한 견고성을 높이기 위해 이미지의 큰 블록에서 히스토그램을 정규화하여 로컬 방향 패턴을 캡처하는 블록 수준의 특징 벡터로 이어집니다.그런 다음 이러한 정규화된 히스토그램을 결합하여 전체 이미지 또는 관심 영역에 대한 최종 HOG 설명자를 형성합니다.그런 다음 생성된 특징 벡터를 SVM (Support Vector Machine) 과 같은 분류기에 입력으로 사용하여 물체 감지를 수행할 수 있습니다.
HOG는 조명 조건과 미세한 변형에 상대적으로 영향을 받지 않으면서 이미지의 구조와 윤곽을 강조하기 때문에 가장자리와 모양이 잘 정의된 물체를 감지하는 데 특히 효과적입니다.따라서 HOG는 보행자 감지와 같은 작업에 널리 사용되며, 사람의 실루엣을 확실하게 표현할 수 있습니다.
HOG (Oriened Gradient Gradient) 히스토그램은 이미지와 비디오에서 물체를 안정적으로 감지할 수 있기 때문에 비즈니스에 중요합니다. 이는 다양한 응용 분야에 필수적입니다.HOG는 자동차 산업에서 보행자 감지를 위한 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS) 에 사용되어 장애물을 식별하고 피함으로써 차량 안전에 기여합니다.보안 및 감시 분야에서 HOG는 비디오 피드의 물체 또는 개인을 감지하고 추적하는 데 적용되어 모니터링 시스템의 효율성을 높입니다.
소매업에서는 HOG를 시각적 검색 엔진에서 사용하여 이미지 내에서 제품을 감지하고 매칭하여 고객 쇼핑 경험을 개선할 수 있습니다.또한 의료 분야에서 HOG는 의료 영상에 사용되어 특정 해부학적 구조나 이상을 감지하여 진단 및 치료 계획을 지원합니다.
HOG는 모양과 구조를 기반으로 물체를 설명하고 감지하는 강력한 방법을 제공함으로써 기업이 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 프로세스를 자동화 및 개선하고 안전을 강화하며 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.
결론적으로 방향 기울기 히스토그램의 의미는 기울기 방향의 분포를 분석하여 이미지에서 물체를 감지하는 데 사용되는 특징 설명자를 의미합니다.기업의 경우 HOG는 자동차 안전부터 소매 및 의료에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 정확한 물체 감지를 가능하게 하고 여러 산업 전반의 혁신과 효율성을 지원하는 데 필수적입니다.
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