HOG+SVM 算法的性能特性在不同場景中呈現(xiàn)出鮮明的優(yōu)勢與局限，其核心競爭力體現(xiàn)在對結構化目標的檢測能力上，尤其在行人檢測領域的表現(xiàn)最為經典。在性能優(yōu)勢方面，HOG 特征對目標形狀的強表征能力使其在行人、車輛等具有明確輪廓的目標檢測中表現(xiàn)優(yōu)異 —— 通過捕捉軀干與四肢的梯度分布，HOG 能有效區(qū)分行人與背景中的樹木、路燈等非目標；SVM 的間隔最大化特性則確保了分類精度，在 INRIA 行人數(shù)據(jù)集（經典的行人檢測 benchmark）上，HOG+SVM 算法的平均檢測率可達 90% 以上，誤檢率低于 5%，這一性能在 2005 年提出時遠超同期其他算法。此外，HOG+SVM 對小尺度形變與光照變化具有較好的魯棒性 —— 歸一化處理消除了光照增強導致的梯度放大問題，局部細胞單元的統(tǒng)計特性則容忍了目標的輕微姿態(tài)變化（如行人的輕微彎腰、手臂擺動）。然而，該算法的局限也同樣顯著：首先是對遮擋的敏感性 —— 若目標的關鍵輪廓區(qū)域（如行人的頭部、軀干）被遮擋，HOG 特征會丟失核心信息，導致 SVM 分類錯誤，在遮擋率超過 30% 的場景中，檢測率會下降至 50% 以下；其次是計算效率問題 —— 滑動窗口與多尺度檢測需對大量窗口提取 HOG 特征，即使在普通 CPU 上，對 1080P 圖像的檢測幀率也難以超過 10fps，難以滿足實時性需求（如自動駕駛中的實時行人檢測需 30fps 以上）；最后是泛化能力有限 ——HOG 特征的手工設計特性使其對未見過的目標形態(tài)（如特殊服飾的行人、異形車輛）適應性差，且 SVM 的分類邊界依賴訓練樣本，面對復雜背景（如密集人群、雨天場景）時誤檢率顯著上升。

HOG+SVM 算法的應用場景集中在對目標輪廓明確、背景相對簡單的檢測任務中，其經典應用以行人檢測為核心，逐步拓展至車輛識別、工業(yè)質檢等領域。在智能監(jiān)控領域，HOG+SVM 是早期行人檢測系統(tǒng)的核心算法 —— 通過對監(jiān)控畫面中的行人進行實時檢測與跟蹤，實現(xiàn)異常行為預警（如深夜徘徊、翻越圍墻），其優(yōu)勢在于對室內外常規(guī)光照條件的適應性，且計算量適中，可在嵌入式設備（如基于 ARM 架構的監(jiān)控終端）上運行。在自動駕駛領域，HOG+SVM 曾被用于前向車輛檢測 —— 通過提取車輛的輪廓特征（如車頭、車窗的梯度分布），識別前方行駛的車輛，為跟車距離控制提供依據(jù)；盡管當前自動駕駛已采用深度學習算法，但 HOG+SVM 的檢測邏輯仍為早期系統(tǒng)的研發(fā)提供了技術參考。