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针对如何协调行人检测精度和检测速度的问题,采用基于IKSVM的多特征行人检测方法。将梯度直方图特征(HOG)、局部二值模式特征(LBP)和Gabor特征融合成含轮廓、纹理、灰度信息的新特征向量集,引入偏最小二乘法(PLS)进行特征降维,运用加性交叉核支持向量机(IKSVM)训练行人样本形成行人分类器,实现视频序列中的行人检测。实验结果表明,改进后的行人检测算法优化了系统结构,在提高检测精度的同时,保证了检测速度。