Histogramme de gradient orienté

Un histogramme de gradient orienté (en anglais, histogram of oriented gradients ou HOG) est une caractéristique utilisée en vision par ordinateur pour la détection d'objet. La technique calcule des histogrammes locaux de l'orientation du gradient sur une grille dense, c'est-à-dire sur des zones régulièrement réparties sur l'image. Elle possède des points communs avec les SIFT, les Shape contexts et les histogrammes d'orientation de contours, mais en diffère notamment par l'utilisation d'une grille dense. La méthode est particulièrement efficace pour la détection de personnes. Les HOG ont été proposés par Navneet Dalal et Bill Triggs, chercheurs à l'INRIA de Grenoble, à la conférence CVPR de juin 2005.