hog+svm属于基于什么的

HOG+SVM属于基于图像特征提取和分类的目标检测算法。其中，HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于提取图像特征的算法，可以将图像转换成一组特征向量，以描述图像中的物体边缘和纹理等信息。而SVM（Support Vector Machine）则是一种二分类模型，用于将不同类别的特征向量进行分类，从而实现目标检测。因此，HOG+SVM是一种常见的目标检测算法，被广泛应用于人脸检测、行人检测等领域。

相关问题

基于HOG+SVM实现行人检测

行人检测是计算机视觉中的一个重要应用，基于HOG+SVM的方法是其中比较经典的一种方法。具体实现步骤如下：

1. 数据集准备：需要有行人和非行人的图像样本，可以使用公开数据集如INRIA Person Dataset等，也可以自己采集。

2. 特征提取：使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）方法提取图像特征。HOG方法是基于梯度方向的直方图统计，将图像分成若干个小区域，对每个区域计算梯度方向直方图，最后将所有区域的直方图拼接起来得到整个图像的特征向量。

3. 训练SVM分类器：使用支持向量机（SVM）进行分类器的训练。将HOG特征向量作为输入，将行人和非行人样本分别标记为1和-1，训练出一个分类器模型。

4. 目标检测：使用训练好的分类器对测试图像进行目标检测。首先对图像进行多尺度滑动窗口操作，对每个窗口提取HOG特征向量，然后使用训练好的分类器进行分类，得到窗口的置信度。最后使用非极大值抑制（NMS）算法对窗口进行筛选，得到检测结果。

以上就是基于HOG+SVM实现行人检测的基本流程。需要注意的是，该方法只能检测行人，不能检测行人的姿态和行为。如果需要更加复杂的行人检测任务，可以考虑使用深度学习方法。

HOG+SVm和yolo

HOG+SVM和YOLO都是目标检测算法，但它们的实现方法有所不同。

HOG+SVM是一种传统的目标检测算法，它将图像分割成小的区域，并使用HOG特征描述每个区域中的物体。然后使用支持向量机（SVM）分类器来区分物体和背景。HOG+SVM的优点是能够检测出小目标并且精度较高，但是速度相对较慢。

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它将图像分成网格，并使用卷积神经网络（CNN）来识别每个网格中的物体。YOLO的优点是速度较快，可以实时处理视频流，并且在物体遮挡情况下也有很好的表现。但是相对于HOG+SVM来说，YOLO在小目标检测方面可能存在一定的缺陷。