计算HOG特征

Question

我在第二步中遇到了一个问题，即在空间单元格上为梯度方向累加加权投票。

假设单元格为8*8。让我使用两个矩阵GO[8][8]([1 9]),GM[8][8]分别表示梯度方向和梯度幅度。 梯度方向范围从0 - 180，并有9定向箱。

根据我对HOG的理解，对于单元格中的每个像素，将其梯度大小添加到其相应的方向bin。这样，我们就可以得到每个单元格的直方图。

但有一句话令我困惑。

“为了减少混淆，票（梯度幅度）在两个方向 和位置相邻分级中心之间的插值 trilinearly。”

为什么插值？如何内插？有人可以解释更详细的？没有减少锯齿。

在此先感谢。

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这句话是在那伏乃尔达拉尔的博士论文，P38，线4

Answer 1

插补是用于计算直方图的标准技术。这里的想法是，每个值不是简单地放入一个bin中，而是根据离原始bin中心有多远来分布在两个相邻bin（假设为1d直方图）之间。

这样做的目的是处理测量中的小错误可能导致将值放入不同仓的情况。对于任何类型的直方图来说，这是一件非常好的事情，而不仅仅是HOG，假设你有CPU周期。

对于2d和3d直方图，还有双线性和三线性插值，其中每个值分别分布在4和8个相邻仓之间。