文件名称：hogsvmmatlab代码-Face-And-Object-Detection:经典CV和深度学习在目标检测中的比较
文件大小：1.85MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-02 10:57:58
系统开源
hog svm matlab代码人脸和物体检测 该项目比较了经典 CV 技术（如 HOG 和 SURF 特征提取与 SVM 分类器结合使用）与使用迁移学习的深度学习模型（如 Alexnet 和 InceptionV3）的有效性。 还探索了一些最新的对象检测模型，例如 Faster-RCNN。 这两项探索都强调了人脸和物体检测的挑战，即对大量训练数据和相当大的计算能力的要求。 此存储库中包含使用的 Matlab 代码和调查结果报告（已编辑面Kong）。
【文件预览】：
Face-And-Object-Detection-master
----facePreprocess.m(3KB)
----holiday.JPG(15KB)
----ocrEvalute.m(4KB)
----README.md(635B)
----Comparison-ClassicCV-And_DeepLearning-For-Object-Detection.pdf(2.31MB)
----ocrTrainObjectIdentifier.m(981B)
----ocrSplit.m(2KB)
----faceTrainAndEvaluteCNN.m(2KB)
----Library()
--------ExtractSURFTrainingFeatures.m(733B)
--------SkinToneTest.m(634B)
--------EvaluateHOG.m(1KB)
--------ShowMisclassifications.m(921B)
--------preprocess.m(2KB)
--------applyObjectDetector.m(2KB)
--------MakeFolder.m(372B)
--------getNumber.m(2KB)
--------applyBLOBFilter.m(2KB)
--------ExtractHOGTrainingFeatures.m(831B)
--------GenerateHeatmap.m(515B)
--------GetFirstImage.m(333B)
--------prepConvertVideo.m(2KB)
--------EvaluateSURF.m(1KB)
--------ExtractFaces.m(4KB)
----.gitattributes(66B)
----faceEvaluate.m(3KB)
----holiday.PNG(53KB)
----faceFunctionTest.m(988B)
----faceGroupTest.m(2KB)
----ocrFunctionTest.m(513B)
----faceTrainSURF.m(2KB)
----ocrTest.m(2KB)
----README.txt(6KB)
----faceTrainHOG.m(2KB)
----loopVideo.m(1KB)
----detectNum.m(3KB)
----faceSplit.m(2KB)
----Untitled.m(276B)
----RecogniseFace.m(7KB)