Detekce objektů pomocí HOG, SVM a Random Forests

Abstract

Tato diplomová práce je zaměřená na vytvoření detektorů chodců a rozpoznávání státních poznávacích značek v obraze s využitím příznakové metody Histogramy Orientovaných Gradientů (HOG). Tato příznaková metoda je použitá spolu s klasifikátory Supprot Vector Machine (SVM) a Random Forests (RF). Výstupem této práce je implementace těchto metod s pomocí knihovny OpenCV a experimentální ověření a porovnání jejich funkčnosti.

This thesis is focused on pedestrian detection and licence plate recognition in images. Detectors are based on the histograms of oriented gradients (HOG). The final feature vector of HOG is then used as an input for a trainable classifier. In this thesis, the support vector machine (SVM) and random forests (RF) are used. The main ideas, experiments, and results are shown in this work.