利用HOG特征+SVM分类器进行人体检测
1、HOG特征：
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
（1）主要思想：
在一幅图像中，局部目标的外观和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。
（2）优点是：
与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。
2、HOG特征提取算法的实现过程：
HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：
1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；
2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；
3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。
4）将图像划分成小cells（例如6*6像素/cell）；
5）统计每个cell的梯度直方图（不同梯度的个数），即可形成每个cell的descriptor；
6）将2x2cell或者3x3cell或者更多...组成一个block（例如3*3个cell/block），一个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。
7）将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的目标）的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。
具体每一步的详细过程如下：
（1）标准化gamma空间和颜色空间
为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化）。在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的比重较大，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大，通常先转化为灰度图；
Gamma压缩公式：
比如可以取Gamma=1/2；
（2）计算图像梯度
计算图像横坐标和纵坐标方向的梯度，并据此计算每个像素位置的梯度方向值；求导操作不仅能够捕获轮廓，人影和一些纹理信息，还能进一步弱化光照的影响。
梯度算子：水平边缘算子： [-1, 0, 1] ；垂直边缘算子： [-1, 0, 1]T
图像中像素点(x,y)的梯度为：
作者也尝试了其他一些更复杂的模板，如3×3 Sobel 模板，或对角线模板（diagonal masks），但是在这个行人检测的实验中，这些复杂模板的表现都较差，所以作者的结论是：模板越简单，效果反而越好。
作者也尝试了在使用微分模板前加入 一个高斯平滑滤波，但是这个高斯平滑滤波的加入使得检测效果更差，原因是：许多有用的图像信息是来自变化剧烈的边缘，而在计算梯度之前加入高斯滤波会把这些边缘滤除掉。
最常用的方法是：首先用[-1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算，得到x方向（水平方向，以向右为正方向）的梯度分量gradscalx，然后用[1,0,-1]T梯度算子对原图像做卷积运算，得到y方向（竖直方向，以向上为正方向）的梯度分量gradscaly。然后再用以上公式计算该像素点的梯度大小和方向。
首先要了解一下梯度的概念，在高等数学中，对于连续的二维函数f（x，y），其点在（x，y）处的梯度是一个二维列向量
V = [f对x偏导数 f对y偏导数]’
那么梯度的幅值就是
|V| = sqrt（f对x偏导数^2 + f对y偏导数^2）
从而对于离散的二维离散的函数f（i，j），微分往往可以用差分表示，如下式：
| V’| = sqrt([f(i+1,j) - f(i,j)]^2 + [f(i,j+1) - f(i,j)]^2)
在图像处理中，往往将梯度幅值看作是梯度！两者不加以区分。为了方便计算，可以将上述根式近似为绝对值的形式：
| V’| = |f(i+1,j) - f(i,j)| + |f(i+1,j) - f(i,j)|
在实际应用中，往往使用另一种近似梯度-----Robert交叉梯度
| V’| = |f(i+1,j+1) - f(i,j)| + |f(i,j+1) - f(i+1,j)|
很好的参考https://www.cnblogs.com/zhazhiqiang/p/3595266.html