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为克服环境带来的影响，借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图（HOG）技术，将其用于手势识别中。这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感，得到了较好的识别效果。

使用PCA、NMF和HOG特征，分别配以KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）（Matlab完整源码和数据） PCA_KNN : PCA + KNN PCA_SVM : PCA + SVM NMF_KNN : NMF + KNN NMF_SVM : NMF + SVM HOG_KNN : HOG + KNN HOG_SVM : HOG + SVM

利用hog提取特征输入到svm分类器中，适用于新手

基于HOG特征提取的svm行人头肩训练，提供训练集和测试集的图片，结果导出在txt文件中。

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人工智能导论课作业，像分类，指在给定的类别中，选出与该图像匹配的类别作为输入的图像处理方法。支持向量机(SVM)是一种以统计学习理论为基础的用来解决二分类问题的机器学习方法。SVM是结构风险最小化模型，较好的解决了数量较小时过拟合问题，能有效提高模型的泛化能力。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中,表现出许多特有的优势。本次实验使用的是自己提出的一个关于路面裂缝的crack数据集，为提升实验效果，先提取图像HOG特征，再利用SVM来进行分类训练，以识别图片中是否存在裂缝。本文设计了完整的HOG+SVM识别算法,使用自己提出的crack数据集进行了实验测试。

qt + opencv RGB活体识别程序demo，通过提取lbp和hog特征，训练人脸，可以判断出是手机图片和视频，打印图片，