（1）方向梯度直方图（Histogram of Oriented GradientHOG），HOG通過计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征

（2）梯度主要位于边缘部分。采集各细胞单元（小的连通区域）的各像素点的梯度或边缘直方图来构成特征描述符——归一化（用于提高性能）

（3）优点：对图像几何的和光学的不变性好；容许行人有细微的肢体動作（特别适合用于人体检测）

        b）计算图像梯度（求导捕捉人体信息及进一步弱化光照影响；需要一个滤波器核滤除色彩或变化剧烈的数據）

        c）构建方向的直方图（幅值或幅值函数为权值，无向梯度和9个直方图最是个行人检测）

（5）R-HOG与C-HOGC-HOG最适合行人检测的参数设置：4个角度盒子，2个半径盒子中心盒子半径为4个像素，伸展因子为2

（2）理论：线性可分性，铰链损失函数经验风险与正则化，核方法Mercer定理