行人检测的源程序，基于HOG算法，能实现对行人的检测。
该PPT详细描述了英文论文HOG行人检测的要点和精髓，并且给出了参考代码的地址，非常实用！
自己写的一点代码，HOG+LBP作为检测，并用了SVM的学习方法
HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation
基于HOG特征集的行人检测技术，本文的概述对于初学者来说，真的太实用了，清晰明了，易于理解
Hog 特征 金字塔 的经典论文
HOG+SVM目标检测和测试
HOG+SVM行人检测 基于python和opencv编写的代码,应用经典的HOG+SVM算法实现行人检测。 目录说明: Negative:负样本数据集; Positive:正样本数据集; TestD
HOG(方向梯度直方图).docx
Navneet Dalal的作品。行人检测源程序，在vs2005下编译通过，含编译通过的可执行文件，网站上说明的错误已修改完。
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