摘 要：时代在不断的变化着、发展着，而伴随着交通安全的行人安全越来越受到了人民群众的关注，所以行人检测也得到了越来越多的应用。 

本设计是基于Adaboost算法的实时行人检测系统，这是通过对Haar特征以及积分图，完成了对特征的选取和计算。并且将这些特征集合为弱分类器。并通过特定的规则，将弱分类器集合成一个强分类器，然后再把这些强分类器再次联合起来，形成一个快速的准确的级联分类器。从而能够有效进行行人检测。通过实验证明了基于Adaboost算法具有检测速度快、时间短准确率高等显著优点。并且引入了检测率，最终能够达到了实时行人检测的要求。

关键词：Adaboost算法，特征，行人检测，检测率

目录

摘要

Abstract

1前言-4

1.1研究背景-4

1.2 设计意义-5

2 系统检测流程-5

3. Adaboost方法的引入-5

3.1 Boosting方法的提出和发展-6

3.2 AdaBoost算法的提出-6

4. 矩形特征-7

4.1 Haar特征\矩形特征-7

4.2子窗口内的条件矩形，矩形特征个数的计算-8

4.3条件矩形的数量-9

5. 积分图-10

5.1 积分图的概念-10

5.2 利用积分图计算特征值-11

5.3 计算特征值-12

6.级联分类器与检测过程-12

6.1弱分类器-12

6.2 训练强分类器-13

6.3弱分类器的Haar特征分类-14

6.4 弱分类器的训练及选取-18

6.5 强分类器-19

7. 图像检测-19

结 论-20

参考文献-21

致谢-22

附录-23