方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主(The Histogram

（1）计算图像中每个像素点的LBP模式(等价模式,或者旋转不变+等价模式)。 （2）然后计算每个cell的LBP特征值直方图，然后对该直方图进行归一化处理(每个cell中，对于每个bin,h[i]/=sum,sum就是一副图像中所有等价类的个数)。 （3）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量； 然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类识别了。((1) calculate the LBP pattern of each p

首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究，然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统，文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法，然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置，用彩色分割法来完成车牌分割，最后，运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)