Object regconite bao gồm 2 phần việc đó là object classifier và object detection. Hiểu một cách đơn giản đó là nếu chúng ta muốn máy tính nhận dạng được con mèo hay con chó thì trước tiên nó sẽ phải detecter đối tượng đó trên image và sau đó xem đối tượng đó là cái gì bằng cách classifier .Với sự phát triển của deep learning như hiện nay đã có rất nhiều thuật toán giúp ta giải quyết vấn đề này như R-CNN,Fast or Faster R-CNN,YOLO hay SSD với tốc độ xử lý nhanh và độ chính xác cao. Tuy vậy những cách truyền thống vẫn là sự lựa chon tốt khi mà chúng ta có ít dữ liệu và muốn build một model nào đó đơn giản hơn những cái phức tạp hơn như deep learning. Trong bài này chúng ta sẽ nhận diện pedestrian bằng phương pháp cổ điển trong computer vision và sau đó bạn có thể tự build một model custom nào đó theo ý của bạn .Thuật toán sử dụng trong bài là HOG + SVM + Window search.

Như chúng ta đã biết máy tính được cấu tạo từ những con số, do đó nó chỉ có thể đọc được dữ liệu số mà thôi. Trong natural language processing thì để xử lý dữ liệu text chúng ta cũng phải chuyển dữ liệu từ text sang numeric, tức là đưa nó vào một không gian mới người ta thường gọi là embbding. Trước đây người ta mã hóa theo kiểu one hot encoding tức là tạo một vocabualary cho dữ liệu và mã hóa các word trong document thành những vectoc, nếu word đó có trong document thì mã hóa là 1 còn không có sẽ là 0. Kết quả tạo ra một sparse matrix, tức là matrix hầu hết là 0.Các mã hóa này có nhiều nhược điểm đó là thứ nhất là số chiều của nó rất lớn (NxM, N là số document còn M là số vocabulary), thứ 2 các word không có quan hệ với nhau. Điều đó dẫn đến người ta nghĩ ra một model mới có tên là Word embbding, ở đó các word sẽ có quan hệ với nhau về semantic tức là ví dụ như paris-tokyo,man-women,boy-girl những cặp từ này sẽ có khoảng cách gần nhau hơn trong Word embbding space. Ví dụ điển hình mà ta thây đó là phương trình king - queen = man - women . Cái ưu điểm thứ 2 là số chiều của nó sẽ giảm chỉ còn NxD.