From a29cf29c16d6de043e0c9dd10ff7caddcd2a1d07 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: p5chnq3ku <10205101447@stu.ecnu.edu.cn>
Date: Tue, 26 Jul 2022 11:11:45 +0800
Subject: [PATCH] Update README.md

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 * 腐蚀，膨胀，雪花噪声，高斯噪声，高通滤波，理想低通滤波，Butterworth低通滤波器，理想高通滤波，Butterworth高通滤波器，锐化
 
 * 人脸识别（Dlib的人脸检测工具，它使用了方向梯度直方图（HOG）的概念）
+通过计算和统计图像的局部区域(Cell和Block)的方向梯度直方图来构成特征，先将一整幅图像像划分为大小相等的Cell小区域,比如说，先将图像划分为20pixel20pixel的小区域，然后，分别计算这些小区域的梯度方向直方图；然后，再由一定数量的小区域组成稍微大一点的区域Block，比如说由22个Cell小区域组成1个Block区域，然后，再由Block区域的方向梯度直方图特征向量组成整幅图像的方向梯度直方图HOG的特征向量；现在，这个特征向量就可以唯一的描述这幅图像，就像一个人的身份证编号(特征向量)一样，可以代表描述一个人。求出一幅图像的HOG特征向量之后，这个特征向量就可以结合SVM，实现目标检测，以图搜图
 
 
 ## 作者
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 * 马百腾(后端, 前端)
 
+## 参考文献
+人脸检测之HOG理论 https://blog.csdn.net/weixin_44237705/article/details/109801453