摘要
行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
其在自动驾驶、智能监控、人机交互等领域具有巨大的应用潜力。
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）作为一种经典的机器学习算法，以其良好的泛化能力和鲁棒性，在行人检测任务中得到了广泛应用。
本文首先介绍了行人检测的研究背景及意义，并对SVM算法进行了概述。
然后，对基于SVM的行人检测技术进行了全面的综述，包括特征提取、分类器设计和目标检测框架等方面。
接着，重点阐述了基于SVM的行人检测的主要研究方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对基于SVM的行人检测技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：行人检测；支持向量机；特征提取；目标检测框架；机器学习
1.1行人检测
行人检测是指利用计算机视觉技术从图像或视频序列中自动识别行人的存在和位置的任务。
作为计算机视觉领域的一个重要分支，行人检测的目标是在各种复杂场景下准确、快速地定位行人目标，其在自动驾驶、智能监控、人机交互、机器人等领域具有广泛的应用前景。
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