hog svm行人检测

HOG (Histogram of Oriented Gradients) SVM (Support Vector Machine) 行人检测是一种基于计算机视觉技术的行人识别方法。该方法首先使用HOG算法提取图像中行人的特征，然后使用SVM分类器对提取的特征进行分类，以确定图像中是否存在行人。

HOG算法是一种用于物体识别和检测的特征提取算法，它通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小，然后将其分成若干个方向的直方图，并将这些直方图组成特征向量。SVM分类器是一种常用的机器学习算法，可以将输入的特征向量分成不同的类别。

在行人检测中，先将训练样本中的行人和非行人图像使用HOG算法提取特征，并将其作为训练数据输入到SVM分类器中进行训练。训练完成后，将待检测的图像使用HOG算法提取特征，并将提取的特征输入到训练好的SVM分类器中进行分类，以确定图像中是否存在行人。

HOG SVM行人检测方法已经被广泛应用于视频监控、智能交通系统等领域，并取得了很好的效果。