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在行人检测中,针对梯度方向直方图（HOG）冗余信息过多、检测速度慢等不足,提出了运用PCA降维的多特征级联的行人检测。首先利用PCA对HOG特征进行降维,其次将HOG特征和Gabor特征、颜色特征级联作为行人检测的特征,最后使用SVM的径向基（RBF）核函数进行分类。在INRIA行人库上的实验表明,该方法不但提高了分类的速度,而且提高了检测的准确率。