HOG(Histogram of Oriented Gradients)란 HOG 알고리즘이란 2005년 다랄(N. Dalal)과 트릭스(B. Triggs)가 발표한 알고리즘으로, 보행자 검출을 하기 위해 널리 사용되는 기법 중 하나이다. HOG는 그래디언트 방향 히스토그램을 의미한다. 사람이 서 있는 영상에서 그래디언트를 구하고, 그래디언트의 크기와 방향 성분을 이용하여 사람이 서 있는 형태에 대한 특징 벡터를 정의했다. 여기에 머신 러닝의 일종인 서포트 벡터 머신(SVM. Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 입력 영상에서 보행자 위치를 검출할 수 있도록 방법을 제안했다. HOG 계산 방법 보행자 검출을 위한 HOG는 기본적으로 64 x 128 크기의 영상에서 계산한다. HO..
