MATLAB实现FoveatedObjectDetector的HOG特征图源码下载

这个程序利用MATLAB实现了图像的HOG特征抽取，效果非常显著。

体素体积的三维特征提取，用3D Voxel HOG搞定挺方便的。它是从 Dalal 和 Triggs 那个经典的 HOG 算法演变来的，不过用的是体素，不是像素。换句话说，二维 HOG 进化到三维了，适合体数据，比如医学影像或者 3D 建模。 3D VHOG的亮点是对局部结构的能力比较强，检测人脸、边缘、尖点这些特征还挺准。你可以拿它做风险，比如检测那些看起来伤人的部位，也可以用在立体图像的人脸识别上，灵活得。 实现方式比较纯粹，Matlab写的，结构清晰，适合拿来做二次开发或者改造。你要是搞过HOG，上手也不难，基本套路都差不多。 顺手推荐几个相关的资源，比如3D 体素邻域索引、体素光传播模

介绍了一篇关于核相关滤波器输出约束转移的MATLAB实现，基于视觉跟踪器基准与HOG特征计算代码[2][3]。运行“ run_tracker.m”脚本以选择顺序“ Jogging-1”，并调整“ Tiger1”视频的起始帧为第6帧[1]。

这份MATLAB源代码实现了FAST特征点检测算法，注意这不是MATLAB自带的函数。你可以直接运行testMyFAST.m来查看实现效果，myFAST文件中包含了详细的FAST特征点检测算法源码及其注释。

这个项目在C++中实现了fHOG（felzenszwalb的HOG）功能及其在MATLAB中的可视化。原始MATLAB代码可供下载，依赖于OpenCV进行fHOG特征提取和可视化。

我们使用HOG、CN和ResNet-50作为特征提取工具，并参考ECO进行代码模块化。LSDCF跟踪器结合低秩和稀疏判别相关过滤器，适用于粗糙到精细的视觉对象跟踪。安装依赖于MatConvNet和PDollar工具箱，支持Ubuntu 14.04 LTS和Windows 10操作系统。

这是一份使用Matlab编写的图像分割算法源代码，专门设计用于图像分割任务。源码中包含多个示例，展示了其在不同情境下的应用。

我们提供了用于行人检索的SVDNet源码。该程序包含了使用shell和matlab脚本编写的训练代码。安装了caffe及其matlab绑定后，您可以立即开始使用，适用于学术研究。详细设置和训练步骤如下：步骤0：编译caffe的主分支。签出Caffe的master分支并在您的计算机上进行编译，确保安装matlab绑定。步骤1：克隆存储库并将文件复制到您的工作目录中。步骤2：使用caffenet或resnet进行进一步的配置和实验。

无穷特征筛选是一种基于图的特征过滤方法，通过图结构分析和数据处理，实现对特征的有效筛选和优化。