HOG（HistogramofOrientedGridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。其主要思想是：在边缘具体位置未知的情况下，边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标的外形轮廓。Dalal等提出的HOG+SVM算法，在进行行人检测取得了极大地成功后，更多新算法不断涌现，不过大都是以HOG+SVM的思路为主线。HOG特征检测算法的几个步骤：颜色空间归一化—>梯度计算—>梯度方向直方图—>重叠块直方图归一化—>HOG特征。