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使用梯度方向直方图(HOG)来检测目标,需要大量的,有代表性的样本来训练分类器.一个目标的HOG,其特征在不同的摄像机视角和不同的光轴旋转角下,并不相同.因此,使用不同视角下的混合样本集来训练分类器时,目标检测的准确率受到样本噪声的影响将会降低.基于摄像机成像的基本原理,提出了一种转换算法,可以把一个样本在某个视角下的HOG特征转换成另一个视角下的HOG特征.这样既降低了分类器训练时需要采集的正负样本数量,又提高了支持向量机(SVM)分类的准确性,从而提高了目标检测的准确性.大量目标检测实验结果表明