标题中的“OPENCV行人检测HOG+SVM检测视频中是否有人”指的是使用OpenCV库进行行人检测的技术，其中结合了Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征描述子和Support Vector Machines（SVM）分类器。这个项目可能是为了在视频流中自动识别并定位行人，从而实现智能监控或者安全防范等应用。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，可以用于实时处理图像和视频数据。在行人检测领域，OpenCV提供了丰富的工具和方法。
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种流行的人工特征提取方法，主要用于目标检测，尤其是行人检测。HOG通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像的形状和外观特性。该方法的关键步骤包括：图像预处理、梯度计算、细胞单元构造、直方图构建、块归一化以及特征向量的构建。
SVM（Support Vector Machines）是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。在行人检测中，SVM作为分类器，利用HOG提取的特征来训练模型，学习区分行人和非行人的边界。SVM的优势在于能够找到最大间隔的决策边界，使得分类错误的可能性最小。
结合这两个技术，首先使用HOG算法从视频帧中提取行人的特征，然后这些特征输入到预先用大量带有标注数据训练好的SVM模型中，模型会判断该特征是否代表行人。如果检测到行人，会在视频中显示相应的矩形框，表明行人的位置。
标签中提到的“matlab”意味着这个项目可能使用MATLAB编程环境来实现或辅助实现HOG+SVM行人检测。MATLAB提供了方便的数据处理和机器学习工具，适合快速原型开发和算法验证。
至于压缩包内的“hog.doc”，这可能是一个文档，详细介绍了HOG特征提取的过程，可能包括理论介绍、参数设置、代码实现等方面的内容。阅读这份文档可以帮助理解HOG特征的计算方法，并为使用OpenCV进行行人检测提供指导。
总结来说，这个项目涉及了OpenCV库、行人检测技术、HOG特征描述子、SVM分类器以及MATLAB编程环境。通过HOG+SVM结合的方式，可以在视频流中实时检测行人，具有广泛的应用前景，例如智能交通、安防监控等领域。同时，提供的文档资料可以作为深入学习和实践的参考资料。
