关于HoG的一些心得

研究HoG(Histogram of Orientation Gradient)也有一段时间了，发现HoG容易理解，也容易编码实现。真是个好的

特征提取方法。今天刚完成了用HoG做图像搜素的一些测试，搜索结果挺让人满意的，性能也很不错。HoG的介绍及

优点就不说了，网上很多。

就本人在测试过程对HoG的一些心得与大家分享：

1，HoG的描述能力真呢的是好强大，至少到现在为止我还是这么认为的。以前用过SIFT，也不错，不过没做过

对比。但是HoG的性能是非SIFT能比的。

2，实际测试过程中，发现HoG对光照貌似比较敏感。关于这个的原因和解决方法，还没想到，欢迎大家赐教。

3，HoG不具有尺度不变性。这从HoG的原理上就可以得出。不过，好解决，可以像SIFT一样做尺度空间。不过，

这样做，效率就不好说了。

以上是本人暂时的一些心得，欢迎大家指教。

本人做了一个用HoG做图像搜索的小程序，还把原始的匹配数据进行保存了，放在CSDN上，项目名称是

HoGMatch，大家有兴趣的可以看看。我已经上传了，不过在我的资源页面中还没出现，不知是什么原因，或者还没通过审核吧。如果迟些还没有，大家可以email给我。

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