定向梯度直方图

我一直在阅读关于对象（人类）检测的HOG描述符的理论。但我对实现有一些疑问，这可能听起来像一个微不足道的细节。 关于包含块的窗口;如果窗口在每个步骤中窗口重叠的像素逐个移动，如下图所示： 或者应该移动窗口而不会导致任何重叠，如下所示： 到目前为止，我看到的插图使用了第二种方法。但是，考虑到检测窗口的大小为64x128，很可能通过在图像上滑动窗口，不能覆盖整个图像。如果图像大小为64x255，则最后127个像素将不检查对象。所以，第一种方法似乎更合理，但是，更多的时间和CPU消耗。 有任何想法吗？ 先感谢您。 编辑：我试着坚持Dalal和Triggs的原始论文。可以在此处找到一篇实现该算法并使用第二种方法的论文：http：//www.cs.bilkent.edu.tr/~cansin/projects/cs554-vision/pedestrian-detection/pedestrian-detection-paper.pdf