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针对目标检测算法的复合检测模板与变形约束进行研究,在目标外观状态满足高斯分布的前提下,提出一种结合隐支持向量机（LSVM）和混合高斯模型（GMM）的目标检测算法。使用滑动窗算法提取检测目标的梯度方向直方图特征,通过引入二次损失函数,将LSVM在目标检测训练过程中的半凸约束问题转化为凸优化问题,并利用GMM获得目标检测的全局优化结果。实验结果表明,相比双树分枝界限算法和DPM算法,该算法具有更高的目标检测准确率。