hog特徵

Histogram of Oriented Gridients，縮寫為HOG，是目前計算機視覺、模式識別領域很常用的一種描述圖像局部紋理的特徵。這個特徵名字起的也很直白，就是説先計算圖片某一區域中不同方向上梯度的值，然後進行累積，得到直方圖，這個直方圖呢，就可以代表這塊區域了，也就是作為特徵，可以輸入到分類器裏面了。

與其他的特徵描述方法相比，HOG有很多優點。首先，由於HOG是在圖像的局部方格單元上操作，所以它對圖像幾何的和光學的形變都能保持很好的不變性，這兩種形變只會出現在更大的空間領域上。

其次，在粗的空域抽樣、精細的方向抽樣以及較強的局部光學歸一化等條件下，只要行人大體上能夠保持直立的姿勢，可以容許行人有一些細微的肢體動作，這些細微的動作可以被忽略而不影響檢測效果。因此HOG特徵是特別適合於做圖像中的人體檢測的 。