Гістограми градієнтів знаходять пішоходів
У червні 2005 року Навніт Далал і Білл Тріггс показали, що щільна сітка гістограм орієнтованих градієнтів із нормалізацією в перекривних блоках разом із лінійним методом опорних векторів виявляє людей на зображенні щонайменше вдесятеро точніше за наявні набори ознак. Разом із методом вони випустили набір INRIA Person із 1805 знімків людей розміром 64 × 128.
Чому це важливо
Виявлення об'єктів змінної форми дістало ознаку, придатну для чогось складнішого за обличчя. Метод Віоли й Джонса брав обличчя, бо вони однакові; людина в довільній позі так не береться, і HOG пропрацював на цьому місці до появи згорткових детекторів.
Налаштування, названі в статті типовими: 9 кошиків орієнтації в межах 0–180°, блоки 16 × 16 пікселів із чотирьох комірок 8 × 8, вікно виявлення 64 × 128, крок блоку 8 пікселів, нормалізація L2-Hys. Найкращий результат у переборі геометрій дають інші розміри: блоки 3 × 3 комірки по 6 × 6 пікселів дають 10.4 % пропусків при 10⁻⁴ хибних спрацьовувань на вікно. Запис не приписує 10.4 % типовому налаштуванню: це два різні рядки в статті, і число належить блокам 3 × 3 із комірок 6 × 6, а не блокам 16 × 16 із комірок 8 × 8. Набір INRIA Person містить 1805 зображень, а не 1807. Його зробили тому, що на давнішому наборі MIT із 509 навчальних і 200 тестових знімків детектор давав майже досконалий поділ — тобто набір уже нічого не міряв. Порівняння проти інших ознак стаття формулює так: детектори на HOG дають на наборі INRIA щонайменше вдесятеро менше хибних спрацьовувань на вікно, ніж реалізовані тими самими авторами вейвлети Хаара, PCA-SIFT і контексти форми.