HOG+SVM 算法：传统目标检测中的经典框架与实践应用(一)

在计算机视觉领域，目标检测技术作为连接图像感知与高层语义理解的关键环节，其核心需求是从复杂背景中精准定位并识别特定目标。在深度学习技术大规模应用前，基于手工设计特征与传统机器学习分类器的组合方案，曾是目标检测的主流技术路径，其中HOG+SVM 算法（方向梯度直方图 + 支持向量机）凭借对目标形状轮廓的强捕捉能力与稳定的分类性能，成为行人检测、车辆识别等场景的经典解决方案。HOG 特征通过对图像局部梯度信息的统计建模，有效提取目标的形态特征，而 SVM 分类器则通过在高维特征空间中构建最优分类边界，实现对目标与非目标的精准区分。两者的协同不仅突破了传统特征对光照、小尺度形变的敏感性限制，更奠定了后续目标检测技术的基础逻辑 ——“特征提取 - 分类判断” 的两步式框架。本文将系统阐述 HOG+SVM 算法的核心原理、实现流程、性能特性及应用场景，揭示其在计算机视觉发展历程中的重要价值与技术局限。

HOG+SVM 算法的核心优势源于 HOG 特征与 SVM 分类器的互补性：HOG 专注于 “如何从图像中提取能表征目标本质的特征”，SVM 则专注于 “如何利用这些特征高效区分目标与非目标”，两者共同构成了目标检测的完整技术链。HOG 特征的设计灵感源于人类视觉系统对物体形状的感知逻辑 —— 物体的轮廓信息可通过其表面灰度变化的梯度方向分布来刻画，例如行人的轮廓可通过躯干、四肢的边缘梯度方向差异来区分。其提取过程围绕 “局部梯度统计” 展开：首先对输入图像进行灰度化与预处理，通过高斯滤波去除噪声干扰，避免高频噪声对梯度计算的影响；随后计算图像中每个像素的梯度方向与梯度大小，梯度方向反映像素灰度变化的趋势，梯度大小则反映变化的强度，这一步骤能有效捕捉图像中的边缘与纹理信息，例如行人的衣物边缘、车辆的轮廓线条等；接着将图像划分为若干互不重叠的 “细胞单元”（Cell），通常为 8×8 像素或 16×16 像素，对每个细胞单元内所有像素的梯度方向进行统计，构建梯度方向直方图 —— 将梯度方向划分为若干区间（如 9 个区间，覆盖 0°-180° 或 0°-360°），统计每个区间内梯度大小的总和，形成该细胞单元的特征向量；为进一步提升特征对光照变化与局部对比度的鲁棒性，需将相邻的多个细胞单元组成 “块单元”（Block），例如 2×2 个细胞单元构成一个块，对块内所有细胞单元的直方图进行归一化处理 —— 通过 L2 范数或 L1 范数归一化，消除因光照增强导致的梯度整体放大问题，确保特征在不同光照条件下的一致性；最后将所有块单元的归一化直方图串联，形成整幅图像（或图像局部区域）的 HOG 特征向量，该向量的维度取决于细胞单元大小、块单元大小与图像尺寸，例如 64×128 像素的行人图像，采用 8×8 细胞单元与 2×2 块单元时，特征向量维度可达 3780 维，足以刻画行人的轮廓细节。