hog算法和svm分类器

HOG算法（Histograms of Oriented Gradients）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取算法。它通过计算图像中每个像素的梯度方向和大小来提取图像特征，然后将这些特征组合成一个特征向量，用于图像分类、目标检测等任务。

SVM分类器（Support Vector Machine）是一种经典的监督学习算法，它可以用于二分类、多分类和回归等任务。SVM分类器基于最大间隔原则，通过构造一个超平面来将不同类别的数据分开。SVM分类器可以通过训练数据学习出一个分类模型，并用于对新数据进行分类。

在目标检测中，通常会将HOG算法用于特征提取，然后将提取的特征输入到SVM分类器进行分类。这样可以有效地提高目标检测的准确率和效率。