hog+svm+cascade行人检测的答辩自述

首先，我想简要介绍一下hog+svm+cascade行人检测的基本原理和流程。hog是一种特征提取算法，它可以将图像中的局部梯度方向直方图转化为一组特征向量，并通过svm分类器进行训练和分类。然后，我们可以使用级联分类器(cascade)来进一步提高检测的准确性和速度，它通过一系列级联的分类器来逐步筛选出可能的正样本，减少误检率和漏检率。

在实现hog+svm+cascade行人检测的过程中，我们首先需要准备大量正负样本数据，并使用opencv提供的HOGDescriptor类进行特征提取和svm分类器的训练。然后，我们可以使用opencv提供的CascadeClassifier类来构建级联分类器，并使用训练好的模型进行行人检测。

在我的答辩中，我会详细介绍我的实现过程和结果。首先，我使用了INRIA行人检测数据集进行训练和测试，同时也使用了其他公开数据集来进行验证和比较。然后，我对不同的参数和模型进行了调整和优化，以达到更好的检测效果和速度。最后，我会展示我的实现结果，并进行分析和总结。

总的来说，hog+svm+cascade行人检测是一种非常有效和广泛使用的检测方法，在实际应用中具有很高的可靠性和灵活性。我相信我的实现和结果可以为今后的行人检测研究和应用提供一些参考和启示。