直方图与SVM的关系¶

• 细胞单元中的每一个像素点都为某个基于方向的直方图通道投票。投票是采取加权投票的方式，即每一票都是带权值的，这个权值是根据该像素点的梯度幅度计算出来。可以采用幅值本身或者它的函数来表示这个权值，实际测试表明：使用幅值来表示权值能获得最佳的效果。不同形状的物体具有不同的梯度分布，其梯度方向直方图也有较大差异。

• 将直方图分为9 级，直方图包含的级数太多导致对小的方向旋转太敏感，而级数太少则导致结构太粗糙。计算每个单元对应的用梯度幅值加权的梯度方向直方图，将其表示为一个9 维的特征向量。

• 这个特征向量就是后一级SVM的输入向量。