使用hog实现opencv

我想使用opencv的hog实现来检测图像中的身体。我在opencv的文件夹中发现了peopledetect.cpp样本，这是使用预训练模型的hog算法的默认实现。通过一点谷歌搜索，我发现这种默认方法并不能令人满意地工作。我必须使用libSvm创建自己的模型。我的第一个问题是，有什么教程或例子可以解释这个过程吗？第二个问题，我的模型应该学习什么？我的训练样本是什么？只包含人的图像？

编辑问题：是否有机会训练一个只包含人体图像的一类模型？我正在努力理解这里的代码。它计算数据库的hog特征，并训练svm模型。在评估过程中，它使用了带有detectMultiScale的hog级联。detectMultiScale与SVM的关系是什么？

我已经用这里提供的图像训练了一个具有线性内核的libsvm。图像有两种，一种是有人的图像，另一种是没有人的图像。训练结果接近98%（wuth svm_predict）。如何在测试图像中定位身体的位置？我可以使用detectmultiscale吗？用svm模型馈送多个cadlefunction？我在我的svm模型中注意到，一些支持向量在开始时没有标签，但只有符号。这是正常的吗，还是可能是错误？

Hoggcascade似乎对我不起作用（如图所示）：

CascadeClassifier body_cascade;
body_cascade.load("cascades/hogcascade_pedestrians.xml");    
Mat image, gray_image;
image = imread( fileName, 1 );
resize(image, image, Size(150, 200));
vector<Rect> bodies;
cvtColor(image, gray_image, CV_BGR2GRAY);
body_cascade.detectMultiScale( gray_image, bodies, 1.3, 5 );
cout << "size of detection" << bodies.size() << endl;

每次我得到0个尸体。