具体说明一下优点，实现行人检测使用hog特征以及svm以及cascade作为分类器

行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是对图像或视频中的行人进行准确的检测和定位。HOG特征和SVM分类器是常用的行人检测算法，Cascade是一种优化算法。

HOG特征是一种基于局部梯度的图像特征，它主要是通过计算图像中各个区域的方向梯度直方图来描述图像的特征。HOG特征可以很好地描述行人的轮廓和纹理等特征，因此在行人检测中得到了广泛的应用。

SVM分类器是一种二分类器，它可以将图像分为两类，即行人和非行人。SVM分类器的训练过程是通过确定一个最优的决策边界来实现的，这个决策边界能够最大程度地将正负样本分开。

Cascade算法是一种级联式分类器，它可以有效地减少计算量和提高检测速度。Cascade算法通过将不同的SVM分类器级联起来，将图像分为多个阶段进行检测，如果在某个阶段中没有检测到行人，就会立即停止检测，从而减少了计算量和检测时间。

综上所述，使用HOG特征和SVM分类器以及Cascade算法作为行人检测的分类器具有以下优点：

1. HOG特征可以很好地描述行人的轮廓和纹理等特征，具有很好的区分度。

2. SVM分类器可以准确地将图像分为行人和非行人两类，具有很好的分类效果。

3. Cascade算法可以有效地减少计算量和提高检测速度，具有很好的实时性。

因此，这种分类器可以在实际应用中快速准确地检测出图像或视频中的行人，具有很高的实用性和可靠性。