轉自: http://www.bfcat.com/index.php/2012/12/inverting-visualizing-features-object-detection/
所有人都知道，計算機視覺是關於看的學問，在調程序的時候，可視化佔到了一大部分的地位。當我們使用描述子的時候我們也希望能夠看到這個描述字的圖案，例如我們很熟悉的SIFT，SURF等描述子的可視化方式。
很多做目標檢測的人都對HoG特徵描述子非常熟悉，也經常用到。MIT的Carl Vondrick（老闆是Antonio Torralba）公佈了一個可以用來可視化HoG算子的代碼。這段代碼提供了4種可視化HoG算子的方式，和普通的，直接把描述子畫在圖像上的方式不同，這幾種可視化方式更直觀的展示了HoG描述子在圖像上的響應。好像讓研究者戴上“HoG眼鏡”來像計算機一樣觀察世界。
在我們用HoG算子進行樣本訓練的時候，可以利用這種可視化來檢查爲什麼一些負樣本會導致虛警，也可以檢查正樣本自己的類內方差。
最後，作者還和Weinzaepfel et al.設計的SIFT 可視化方式（P. Weinzaepfel, H. Jegou, and P. Perez. Reconstructing an image from its local descriptors. In CVPR, 2011.）進行了對比。
這個程序以及技術報告的網頁在這裏：http://mit.edu/vondrick/ihog/index.html#overview
