Fu g nger oder Menschen in ihrer Bewegung und jedes sich bewegende Objekt zu erfassen und zu verfolgen, ist f r jedes System immer eine anspruchsvolle Aufgabe. Die Herausforderung f r das System wird durch die Bandbreite der Ziele, die Lichtverh ltnisse und die Bewegung des Objekts noch gr er. Der Histogramm-orientierter-Gradienten-Deskriptor (HOG) ist einer der besten und beliebtesten Deskriptoren, die f r die Fu g ngererkennung mit dem Harr-Klassifikator verwendet werden. Der HOG-Detektor ist ein Algorithmus mit gleitendem Fenster, d. h. f r jedes beliebige Bild wird ein Fenster an allen Positionen und in allen Ma st ben verschoben und ein Deskriptor berechnet. Das Fenster ist ein vorab trainierter Klassifikator, der f r den Datensatz f r den Deskriptor berechnet wird. Der verwendete Klassifikator ist ein linearer Support-Vector-Machine-Klassifikator und der Deskriptor basiert auf Histogrammen von Gradientenorientierungen. Gradientenorientierungen und -gr en werden f r jedes Pixel aus dem vorverarbeiteten Bild ermittelt. Der Datensatz wird erstellt und der Trefferschwellenwert wird f r den Deskriptor f r 30 Bilder pro Sekunde f r die 1000 positiven Bilder erstellt. Die Gr e des Erfassungsfensters wird auf 320 x 240 reduziert, um die Effizienz und Geschwindigkeit zu erreichen, die die Begrenzung des HOG darstellen.
