¿Podemos combinar HOG y PCA en la clasificación de imágenes?

Bueno, realmente no estoy siguiendo tu pregunta, pero hay un descriptor llamado descriptor HoG-PCA. Compruébalo aquí:

Detección ocular eficiente utilizando el descriptor HOG-PCA (descarga en PDF disponible)

Resumen:

La detección ocular se está volviendo cada vez más importante para las interfaces móviles y la interacción de la computadora humana. En este artículo, presentamos un detector ocular eficiente basado en las características de HOG-PCA obtenidas al realizar el Análisis de componentes principales (PCA) en el histograma de gradientes orientados (HOG). El histograma de gradientes orientados es un descriptor denso calculado en bloques superpuestos a lo largo de una cuadrícula de celdas sobre regiones de interés. El HOG-PCA ofrece una función eficiente para la detección ocular al aplicar PCA en los vectores HOG extraídos de los parches de imagen correspondientes a una ventana deslizante. El descriptor HOG-PCA reduce significativamente la dimensionalidad de la característica en comparación con la dimensionalidad de la característica HOG original o la región de la imagen del ojo. Además, presentamos el descriptor HOG-RP utilizando proyecciones aleatorias como una alternativa a PCA para reducir la dimensionalidad de las características de HOG.

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