無人駕駛汽車是今年市場上的一大熱點。在無人駕駛的汽車平臺中，智能視覺模塊占據一定的比重，而行人檢測則是其中基礎而又關鍵的一個模塊。隨著市場需求的推動和機器學習理論的不斷進步，行人檢測技術發展的相當快，因此很難對所有的方法進行深入的剖析。作者將從事行人檢測具體項目開發的過程中掌握的一些方法和經驗整理出來，形成了一本關於行人檢測的理論和實踐的專著。本書較為全面地總結了基於視覺的行人檢測方法，並給出詳盡的參考文獻，適用於研究生，也可供從事計算機視覺相關領域的工程技術人員和研發人員參考。

行人檢測是當前圖像處理和計算機視覺中的研究熱點，可看做是一類特殊的目標檢測問題。目標檢測包括廣義的目標檢測和狹義的目標檢測。廣義的目標檢測指的是類別層次的目標檢測，比如花卉、車輛、人臉和行人等的檢測。狹義的目標檢測指的是類別中某個具體個體的檢測，比如檢測某個具體品牌的汽車或者尋找某個特定人的人臉，這本質上是目標識別。目標檢測與識別是計算機視覺中的經典難題，大部分研究者研究的目標包括人臉、車輛、行人等。其中，人臉和車輛屬於剛性物體，目標的結構穩定，研究起步較早，相應的檢測技術也較為成熟，且有相關的產品問世，比如人臉考勤和車牌識別等。行人兼具剛性物體和柔性物體的特性於一身，與人臉和車輛相比，表觀和姿態的變化更加多樣化，檢測難度更大。另一方面，行人檢測是視頻監控、車輛輔助駕駛和人體行為分析等應用領域中基礎而又關鍵的步。因此，行人檢測成為繼人臉檢測之後，計算機視覺目標檢測領域中的又一研究熱點。《行人檢測：理論與實踐》主要總結近15年來行人檢測技術的發展。