一、技术发展脉络：从手工特征到经典算法
传统物体检测的演进可分为三个阶段：早期基于边缘与轮廓的检测（1960-1990）、手工特征时代（1990-2010）和经典算法成熟期（2010-2012）。1962年Hubel与Wiesel发现视觉皮层分层处理机制，为特征提取奠定神经科学基础。1998年Lowe提出SIFT（尺度不变特征变换），通过高斯差分金字塔和关键点方向分配，实现旋转与尺度不变性，成为早期目标识别的核心特征。2005年Dalal提出的HOG（方向梯度直方图）将图像划分为细胞单元，统计局部梯度方向分布，在行人检测任务中F1值提升23%，推动检测精度进入实用阶段。
经典算法体系以滑动窗口和分类器组合为核心。2001年Viola-Jones框架采用Haar-like特征和AdaBoost分类器，通过级联结构加速拒绝负样本，在CPU上实现实时人脸检测（15fps@320×240）。2010年Felzenszwalb提出的DPM（可变形部件模型）将目标分解为根滤波器和部件滤波器，通过隐变量模型处理形变，在PASCAL VOC 2007上取得mAP 43.5%的突破性成绩。这些方法依赖手工设计的特征表达，在特定场景下具有可解释性强、计算资源需求低的优点。
二、核心方法论：特征工程与分类器设计
1. 特征提取技术体系
HOG特征计算流程包含四步：图像灰度化与Gamma校正（γ=0.5）、计算梯度幅值与方向（使用[-1,0,1]和[1,0,-1]模板）、划分细胞单元（通常8×8像素）并统计9维方向直方图、块归一化（L2-Hys方法）。实际应用中，参数选择直接影响性能：细胞单元过大会丢失细节，过小则增加计算量；块重叠比例（通常50%）需平衡空间分辨率与统计稳定性。
SIFT特征生成包含四个关键步骤：构建高斯差分金字塔（4个八度，每个八度5个尺度）、检测极值点（比较26个邻域像素）、精确定位关键点（泰勒展开去除低对比度点）、分配主方向（统计36bin方向直方图）。其旋转不变性通过方向归一化实现，尺度不变性依赖金字塔结构。在图像拼接任务中，SIFT特征匹配的准确率可达92%，远超早期边缘特征。
2. 分类器设计范式
AdaBoost算法通过迭代调整样本权重，将多个弱分类器（如决策树桩）组合为强分类器。训练过程中，错误分类样本的权重指数级增加，迫使后续分类器聚焦难例。实际应用需控制弱分类器数量（通常200-500个），避免过拟合。在人脸检测任务中，200个弱分类器的级联结构可在保持99%召回率的同时，将负样本拒绝率提升至95%。
支持向量机（SVM）在检测任务中采用线性核或高斯核，通过最大化间隔提升泛化能力。对于非线性问题，核函数将数据映射到高维空间，使线性可分。在行人检测中，使用HOG特征+线性SVM的组合，在INRIA数据集上达到89%的准确率。参数选择方面，C值（正则化系数）需平衡经验风险与结构风险，γ值（高斯核参数）影响模型复杂度。
三、工业实践指南：从算法选型到优化部署
1. 场景化算法选型
制造业缺陷检测场景需优先考虑速度与稳定性。某汽车零部件厂商采用HOG+SVM方案，在4核Xeon处理器上实现30fps的检测速度，误检率控制在0.5%以下。其关键优化包括：特征计算并行化（OpenMP加速）、分类器量化（FP32转INT8）、输入图像降采样（从1080P降至720P）。
安防监控中的行人检测需应对光照变化与遮挡问题。某银行网点部署的DPM模型，通过部件模型处理背包遮挡，在复杂场景下召回率提升18%。实际应用中，需建立负样本库（包含10万张无目标图像）进行难例挖掘，定期更新模型以适应环境变化。
2. 性能优化策略
特征计算加速方面，HOG特征可通过积分图优化梯度计算。对于8×8细胞单元，预先计算x/y方向积分图，将梯度计算复杂度从O(n²)降至O(1)。在FPGA实现中，该优化使处理速度提升5倍，功耗降低40%。
分类器压缩技术中，AdaBoost可通过特征选择降低计算量。某无人机目标跟踪系统，从2000维特征中筛选出300维关键特征，在保持98%准确率的同时，模型体积缩小85%。SVM模型压缩可采用随机投影方法，将特征维度从128维降至64维，测试集准确率仅下降1.2%。
3. 典型应用案例
交通标志识别系统中，某自动驾驶初创公司采用颜色分割+形状特征+SVM的三级检测流程。首先通过HSV空间阈值分割红色区域，再提取Hu不变矩特征，最后用SVM分类。在德国GTSRB数据集上，该方案达到96.3%的准确率，较单纯HOG方法提升7.8个百分点。
工业质检场景下，某3C厂商针对手机外壳划痕检测，开发了基于LBP（局部二值模式）特征的分级检测系统。一级检测使用快速LBP（半径1，邻域8）筛选可疑区域，二级检测采用旋转不变LBP（半径3，邻域16）进行精确分类。该方案使检测效率提升3倍，漏检率降至0.2%以下。
四、技术局限性与演进方向
传统方法存在三大核心局限：特征表达能力受限（依赖手工设计）、形变处理能力弱（DPM需预设部件模型）、上下文信息利用不足。在复杂场景（如密集人群检测）中，mAP通常低于50%，难以满足工业级需求。
当前技术演进呈现两条路径：一是与传统方法深度融合，如将HOG特征作为CNN的初始输入层；二是开发轻量化深度模型，如MobileNetV2+SSD的组合，在保持90%准确率的同时，模型体积缩小至2.3MB。对于资源受限场景，建议采用”传统特征+浅层神经网络”的混合架构，平衡精度与效率。
传统物体检测技术为计算机视觉奠定了坚实基础，其设计思想（如多尺度分析、部件建模）至今仍影响深度学习架构。在工业互联网时代，理解这些经典方法有助于开发者构建更稳健、可解释的检测系统，尤其在边缘计算、实时处理等场景中具有不可替代的价值。