实现行人检测使用hog特征以及svm以及cascade作为分类器国内外研究现状

行人检测是计算机视觉领域的一个重要问题，在实际应用中有广泛的应用场景，如智能监控、自动驾驶等。HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器是行人检测中一种经典的方法，同时Cascade分类器也被广泛应用。下面将介绍一下国内外关于使用HOG特征、SVM分类器和Cascade分类器进行行人检测的研究现状。

1. 国外研究现状

HOG特征和SVM分类器在行人检测中的应用最早可以追溯到2005年，Dalal等人提出的方法[1]，该方法将图像分割成小的块，然后提取每个块的HOG特征，并使用SVM进行分类。这种方法在Pascal VOC 2006数据集上取得了较好的效果。之后，许多研究者在这个基础上进行了改进，如使用多尺度HOG特征[2]、增强HOG特征[3]、使用多个SVM分类器进行级联[4]等，这些方法都取得了不错的效果。

Cascade分类器最早在行人检测中的应用可以追溯到2001年，Viola和Jones提出了一种基于Haar特征和AdaBoost分类器的级联检测器[5]，并取得了很好的效果。之后，Cascade分类器被广泛应用于行人检测中，如Viola-Jones检测器[6]、R-CNN系列[7]、Faster R-CNN[8]等。这些方法都使用了Cascade分类器进行行人检测，并取得了较好的效果。

2. 国内研究现状

国内研究者也对HOG特征、SVM分类器和Cascade分类器进行了研究和应用。如孙晓峰等人提出的一种基于HOG特征和SVM分类器的行人检测方法[9]，该方法使用了多尺度HOG特征和多个SVM分类器进行级联，取得了较好的效果。另外，刘永明等人也提出了一种基于小波变换和级联AdaBoost分类器的行人检测方法[10]，该方法使用了小波变换进行图像分割，并使用级联AdaBoost分类器进行行人检测。

总之，HOG特征、SVM分类器和Cascade分类器是行人检测中一种经典的方法，已经被广泛应用于实际场景中。在国内外的研究中，研究者们不断对这些方法进行改进和优化，使得行人检测的准确率和鲁棒性得到了不断提高。