機械学習を用いた人物認識において，高い認識精度を実現できる特徴量の一つにHOGが存在する．画像から抽出したHOGは高次元であり，人物認識システムのHW実装に伴うメモリ量の削減が課題となる．
本研究では，より低次元な特徴量を提案する．従来のHOGをベースに算出過程の簡素化，特徴量の二値化を施し，特徴量の格納に伴うメモリ量は64分の1に削減される．
実験では人物認識を想定し，提案した特徴量を用いてどの程度の認識精度が得られるか検証する．その結果，従来のHOGを用いた場合と同等かそれ以上の認識精度を得た．大幅なメモリ量削減を実現しつつ，一定の認識精度が得られることを確認した．