基于LBP与AdaBoost算法的行人检测系统设计与实现摘要：行人检测是计算机视觉与模式识别领域的重要研究方向之一，在智能视频监控、智能交通系统、自动驾驶辅助以及公共安全预警等场景 中具有广泛的应用价值。由于行人在自然场景中常受到光照变化、尺度变化、姿态差异以及复杂背景干扰等因素影响，如何在保证检测 效果的同时兼顾算法复杂度与运行效率，一直是该领域研究的重点。针对上述问题，本文围绕传统机器学习框架下的行人检测方法展开 研究，设计并实现了一种基于局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）特征和 AdaBoost 分类器的行人检测系统，以期