不同模型的特征提取方法针对于不同的检测目标会有大相径庭的效果的，从性能上讲，HOG就比较适用于整体的检测，而HAAR更倾向于局部的识别。整体指的是一个完整物体，局部指的是一个完整物体的部分。

       从时间上讲，HAARLIKE于2001年发明，比较旧的算法，HOG是2005年发明的，较新。

       haarlike更具有较好的矩形特性，而hog具有适合各种不同变化的特性，在所提供的视频中，虽然红绿灯是固定的矩形形状的目标，但是由于不断由行人干扰，导致红绿灯的形状在不断的变化，另外由于视频拍摄的时候，存在大量的抖动，因此目标存在变形的情况，所以我们仿真分析出hog效果好于haarlike。

       不过这里，我们对两个方法都仿真了，所以基本能满足你需求。如果测试一个视频不抖动，且行人较少的情况，两种算法效果就差不多了。

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