随着科技的发展和进步，原来需要大量人力完成的重复性枯燥工作逐渐被交 由计算机完成。计算机视觉作为一门基于图像处理、机器学习和模式识别的交叉 学科[1]，是近年来快速发展的一个研究领域。其主要任务是模拟人的视觉能力， 试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。建立用于检 测图像或视频中是否有行人的人工智能系统，被称为行人检测。[2]行人检测是计 算机视觉一个重要并具有挑战性的研究领域，其定义为：判断输入图片或视频帧 是否具有行人，如果有，给出位置信息。[3]行人检测作为目标检测的一个特例， 也成为了用来测试目标检测算法是否足够有效的试验田。[4]行人检测是行人跟 踪，行为分析，步态分析，行人身份识别等研究的基础和前提，好的行人检测算 法能够为这些研究提供有力的支持和保障。[1]行人检测在工业界的主要应用包括 车辆辅助驾驶、智能视频监控和行人行为分析等，近年也被应用于航拍图像、受 害者营救等新兴领域中。由于行人作为物体兼具刚性和柔性，外观易受衣着、尺 度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究热点和难点。
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