HOG（方向梯度直方图）是一种用于目标检测的特征描述子，通过统计图像局部区域的梯度方向分布来表征目标形状特征。算法流程包括：1）色彩和伽马归一化以消除光照影响；2）计算图像梯度方向与幅值；3）在8×8像素的细胞单元内构建9区间的方向直方图；4）对2×2细胞组成的块进行归一化处理增强鲁棒性；5）拼接所有块特征形成最终HOG特征向量。该特征对光照变化不敏感，在行人检测等任务中表现优异，典型128×64

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