图像特征提取三大算法：HOG特征、LBP特征、Haar特征，具体来说：
1、HOG特征
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 。
2、LBP特征
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显着的优点 。它是在1994年提出，用于纹理特征提取 。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征 。
3、Haar特征
【图像特征提取三大算法】
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