Descripción: El Histograma de Gradientes Orientados (HOG) es un descriptor de características utilizado en visión por computadora que se centra en la representación de la forma y la estructura de los objetos en imágenes. Este método se basa en la idea de que la distribución de los gradientes de intensidad en una imagen puede proporcionar información significativa sobre la forma de los objetos. El HOG divide la imagen en celdas pequeñas y calcula el histograma de gradientes orientados dentro de cada celda, lo que permite capturar la dirección y la magnitud de los bordes. Esta técnica es especialmente útil para la detección de objetos, ya que resalta las características locales que son invariantes a cambios de iluminación y pequeñas variaciones en la posición del objeto. Su capacidad para describir la forma de manera robusta lo convierte en una herramienta valiosa en aplicaciones de inteligencia artificial, donde la detección de patrones puede depender de la identificación de características específicas en los datos visuales. En resumen, el HOG es un método eficaz para extraer características relevantes de imágenes, facilitando la identificación y clasificación de objetos en diversas aplicaciones de visión por computadora.
Historia: El Histograma de Gradientes Orientados fue introducido por primera vez en 2005 por Navneet Dalal y Bill Triggs en su artículo ‘Histograms of Oriented Gradients for Human Detection’. Este trabajo marcó un hito en la detección de objetos, especialmente en la identificación de figuras humanas en imágenes. Desde entonces, el HOG ha evolucionado y se ha integrado en numerosos sistemas de visión por computadora, convirtiéndose en un estándar en la detección de objetos.
Usos: El HOG se utiliza principalmente en la detección de objetos, especialmente en la identificación de personas y vehículos en imágenes y videos. También se aplica en sistemas de vigilancia, robótica y análisis de imágenes médicas, donde la detección de patrones es crucial. Además, se ha utilizado en combinación con algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión en la clasificación de imágenes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de HOG es en sistemas de vigilancia que detectan intrusos en áreas restringidas. Otro caso es su aplicación en vehículos autónomos, donde se utiliza para identificar peatones y otros vehículos en la carretera. También se ha utilizado en aplicaciones de reconocimiento facial y análisis de imágenes médicas para detectar anomalías en radiografías.
