Градиент - это переход от темного к светлому. Весь алгоритм направлен на выявление граней и угла поворота граней в ячейке 8х8. Грань как раз хорошо определяется с помощью градиента, там, где разность по яркости между соседними ячейками больше, там и будет грань, надеюсь не тупо объяснил.
Что выделено зеленым:
1. Алгоритм для каждой точки изображения считает направление градиента (угол вектора относительно оси x) и величину изменения градиента (плавный переход или резкий переход).
В видео это показано на следующем слайде. Подсчет ведется с помощью соседних точек и я так понял что не все точки нужны в подсчете, угловые отбрасываются. Другими словами это некое наложение фильтра на картинку
ЗЫ
2. Мы определили для каждой точки величину изменения градиента и его угол, теперь нам нужно обобщить, что благотворно скажется на качестве и скорости классификации, исходя их опыта авторов.
Для этого мы строим гистограмму градиентов для ячейки 8х8. (см дальше на видео) Также эту гистограмму можно представить в виде 9-размерного вектора. Грубо говоря, по гистограмме можно понять, какое направление градиента сильнее, а какое слабее в данной ячейке.
3. Затем обычно вектор нормализуется, то есть все его значения приводятся к значениям от 0 до 1
Но авторы пошли дальше, они для каждой ячейки 8 на 8 взяли еще информацию от соседних ячеек, определенным образом сложили, нормализовали и получился вектор размерностью 9х4.
Данный HOG дескриптор можно визуализировать (см видео) - на черном фоне в каждой ячейке 8х8 мы видим направления градиента в виде коротких полосок.
В итоге, для каждой ячейки формируется 4 гистограммы, в слайдинг-окно по горизонтали влезет 7 таких векторов, по вертикали 15 векторов и общая размерность вектора признаков для слайдинг-окна составляет: 15*7*9*4 = 3780
см подробнее
gs-studio.com/news-about-it/31930-object-detection... 
Простой
