通过MATLAB，采用人体HOG特征对人体进行特征提取，然后采用PCA算法对 HOG 特征进行维数降低处理，以减少算法的计算量。
并针对 HOG特征在复杂场景中存在着误检的问题，采用HOG特征结合模板匹配算法来提高算法检测率。
最后通过使用支持向量机SVM对检测结果进行分类来实现对人体的检测。
对于上述问题，我有以下建议和意见：
建议使用更先进的人体检测算法，例如Faster R-CNN、YOLOv3等，这些算法相比于HOG特征结合模板匹配算法能更准确地检测人体。尤其在复杂场景下，这些算法优势更加明显。
如果坚持使用HOG特征进行人体检测，应该考虑在训练集中加入更多的复杂场景的图片，以提高模型的鲁棒性。同时，建议使用更加高级的特征提取算法，例如LBP、SURF等，结合HOG特征进行特征提取和降维，可以更加准确地描述人体特征。
代码示例：
%使用LBP和HOG特征进行特征提取和降维
%LBP特征
radius = 1;
numNeighbors = 8;
[train_lbp,test_lbp]=extractLBPFatures(trainImg,testImg,radius,numNeighbors);
%HOG特征
[train_hog,test_hog]=extractHogFeatures(trainImg,testImg);
%合并LBP和HOG特征并降维
features=[train_lbp,train_hog;test_lbp,test_hog];
[T,pca_features,latent,~]=pca(features);
latent=cumsum(latent)./sum(latent);
lat_idx=find(latent>=0.96);
idx=min(lat_idx);
train_features=pca_features(1:train_num,1:idx);
test_features=pca_features(train_num+1:train_num+test_num,1:idx);
代码示例：
%使用深度学习模型进行分类
%构建CNN模型
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])
convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,256,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(2)
softmaxLayer
classificationLayer];
%训练模型
options = trainingOptions('sgdm','MaxEpochs',20,'MiniBatchSize',64,'InitialLearnRate',0.001);
net = trainNetwork(train_features,train_label,layers,options);
%分类预测
pred_label = classify(net,test_features);
代码示例：
%使用数据增强技术增加数据量和鲁棒性
imds = imageDatastore('path_to_images');
augmenter = imageDataAugmenter( ...
'RandXReflection',true, ... %随机水平翻转
'RandRotation',[-30 30], ... %随机旋转
'RandScale',[0.5 1.5]); %随机缩放
augimds = augmentedImageDatastore([32 32 3],imds,'DataAugmentation',augmenter);
%训练模型
options = trainingOptions('sgdm','MaxEpochs',20,'MiniBatchSize',64,'InitialLearnRate',0.001);
net = trainNetwork(augimds,layers,options);
代码示例：
%计算准确率和召回率
recall = sum(pred_label == true_label)/length(true_label);
precision = sum(pred_label == true_label & pred_label == 1)/sum(pred_label == 1);