随着我国汽车保有量的迅速增加,道路交通事故频发,特别是车辆与行人发生碰撞而引发交通事故是导致行人伤亡的主要原因,这就使得安全辅助驾驶系统的应用在我国具有更大的紧迫性和现实意义。视觉辅助导航是汽车安全辅助驾驶领域的研究热点之一,其中道路行人检测是视觉导航系统的重要组成部分。本文主要研究了基于图像的道路行人识别。基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别,本文以单目视觉传感器作为外界环境信息的获取手段,从实用性角度出发,建立了一个包含运动行人分割、识别的检测系统。(1)行人分割是基于行人的形状信息对图像进行分割,首先根据道路识别系统获取行人感兴趣区域,通过图像感兴趣区域垂直边缘增强、边缘阀值分割,计算出行人对称性测度,从而确定行人对称轴及行人宽度,再通过水平边缘确定行人起始边,最后结合行人高宽比确定行人高度,实现行人精确定位。(2)行人识别是通过建立了一个级联AdaBoost分类器进行行人识别,行人识别阶段包括离线训练和在线识别两个部分：在离线训练阶段,根据行人所表现出来的垂直边缘和对称性等特点,采用类Haar特征描述行人,进行级联AdaBoost分类器训练；在线识别阶段利用训练阶段得到的级联分类器,对输入的候选行人进行识别检测。本文的行人检测算法在大量的包括不同天气和光照条件的测试集上进行了测试,结果表明,本文提出的算法能够实现对车辆前方不同尺寸、颜色和形状的行人进行有效地识别,对于静止和运动的行人都有良好的检测效果,系统的实时性较好。