用hog+svm算法进行目标识别

HOG（Histogram of Oriented Gradients）和SVM（Support Vector Machine）是两种不同的算法，常常被结合使用进行目标识别。HOG算法是一种特征提取算法，用于提取图像中的局部特征；而SVM算法是一种分类算法，用于将提取出的特征分类为不同的目标类别。

具体地，HOG算法将图像分成若干个小的区域，并计算每个区域内的梯度方向直方图。这样可以提取出图像的局部特征，而这些局部特征可以用于目标识别。SVM算法则是用于将这些特征分类为不同的目标类别，例如行人、车辆等。

在实际应用中，常常使用HOG+SVM算法进行行人检测。首先使用HOG算法提取图像中的行人特征，然后使用SVM算法将这些特征分类为行人和非行人。这样就可以实现行人的目标识别和检测。