方向网格直方图(HOG)是计算机视觉和模式识别领域中常用的一种特征，用来描述图像的局部纹理。这个特性的名字也很直白，就是说先计算出图片某个区域不同方向的梯度值，然后累加得到一个直方图。这个直方图可以代表这个区域，也就是作为一个特征，可以输入到分类器中。
与其他特征描述方法相比，HOG具有很多优点。首先，由于HOG是对图像的局部网格单元进行操作的，所以它能够对图像的几何和光学变形保持良好的不变性，而这两种变形只会出现在更大的空域内。
其次，在粗空域采样、细方向采样和强局部光学归一化的条件下，行人只要能大体保持直立姿势，就可以允许有一些细微的身体动作，这些细微的动作在不影响检测效果的情况下可以忽略。因此，HOG特征特别适用于图像中的人体检测。
