摘要
行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展，其在自动驾驶、智能监控、人机交互等方面具有广泛的应用前景。
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种经典的机器学习算法，以其良好的泛化能力和在小样本情况下仍具备优秀性能的特点，被广泛应用于行人检测领域。
本文首先概述了行人检测的研究背景和意义，并介绍了SVM的基本原理；接着，对基于SVM的行人检测方法进行了深入研究，包括特征提取、分类器训练和检测流程等方面，并对不同方法的优缺点进行了比较分析；然后，对国内外基于SVM的行人检测研究现状进行了综述，并对未来的发展趋势进行了展望。
最后，总结了全文的主要内容和研究结论，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：行人检测；支持向量机；特征提取；HOG特征；DPM模型
#1.1行人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目标，是计算机视觉领域的重要研究课题。
其应用领域十分广泛，包括但不限于自动驾驶、智能监控、人机交互、机器人导航等。
#1.2支持向量机（SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，其核心思想是找到能够将不同类别样本最大程度分开的超平面。
SVM具有以下优点：-能够有效处理高维数据；-在小样本情况下仍具备优秀性能；-泛化能力强，不易过拟合。
#1.3HOG特征方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients,HOG）是一种常用的图像特征描述子，其通过计算图像局部区域内梯度方向的直方图来描述图像特征。
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