利用Opencv3.2中的DPM模块，实现DPM算法对行人的检测，一个完整的实现，含有注释和完整的工程文件，环境为win7+vs2013

OpenCV上目标跟踪和行人跟踪需要的视频

详细的anylogic行人库中文说明文档

人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等

基于hog+pca+svm行人检测源码，包括训练以及检测的所有的代码，希望可以帮助到需要的人。

基于matlab，使用互检方法制作的简单的行人检测代码。

基于HOG和LBP的行人检测代码，分别采用HOG和LBP提取行人特征

自己训练SVM分类器进行HOG行人检测，环境VS2013+OpenCV

在2005年CVPR上，来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，HOG +SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去

HOG+SVM的行人（图片和视频）检测，在大量的训练样本的基础上得到行人检测描述子，在此基础上调用测试样本（图片及视频），检测效果不错，在机器学习训练过程花费大量时间。已测试码源可用。