摘要
行人检测作为计算机视觉领域的关键课题，近年来在智能交通、安防监控等方面展现出巨大的应用潜力。
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种经典的机器学习方法，凭借其在小样本、高维度数据上的优异性能，被广泛应用于行人检测任务。
本文首先阐述行人检测的应用背景及意义，接着介绍SVM的基本原理，并重点探讨基于SVM的行人检测方法，包括特征提取、分类器训练、检测流程等关键环节。
此外，本文还将分析现有基于SVM行人检测方法的优缺点，并对未来的研究方向进行展望。
关键词：行人检测；支持向量机；HOG特征；特征提取；目标检测
行人检测旨在从图像或视频序列中准确地识别和定位行人，是计算机视觉领域的核心问题之一，也是实现人机交互、自动驾驶、智能监控等众多应用的前提和基础。
行人检测技术的应用价值主要体现在以下几个方面：
智能交通系统:行人检测是实现自动驾驶、辅助驾驶、智能交通安全等功能的关键技术。
安防监控:通过行人检测技术可以实现对特定区域的人流统计、异常行为识别等功能，提升安全防范水平。
机器人:行人检测可以帮助机器人感知周围环境，实现避障、导航等功能，提升人机交互的智能化程度。
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其基本原理是寻找一个最优超平面将不同类别的数据样本尽可能地分开。
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