常用的人體檢測(cè)算法多應(yīng)用于無(wú)旋轉(zhuǎn)角的情況，而在旋轉(zhuǎn)角可變的情況下檢測(cè)性能有限，為此提出了一種適用于有旋轉(zhuǎn)角的人體檢測(cè)算法。首先，通過(guò)徑向梯度轉(zhuǎn)換（ RGT）獲得具有旋轉(zhuǎn)不變性的梯度；其次，使用類似于梯度方向直方圖（HOG）特征中相互重疊塊的組合方式，獲取多個(gè)帶有旋轉(zhuǎn)角信息的特征描述子，按旋轉(zhuǎn)角大小將它們一維線性連接成具有旋轉(zhuǎn)不變性的特征描述子組；最后，利用基于支持向量機(jī)（ SVM）的二級(jí)級(jí)聯(lián)分類器實(shí)現(xiàn)了帶旋轉(zhuǎn)角的人體檢測(cè)?；贗NRIA行人數(shù)據(jù)庫(kù)的144個(gè)不同旋轉(zhuǎn)角的人體測(cè)試集檢測(cè)率都不低于86%，144個(gè)不同旋轉(zhuǎn)角的非人體樣本誤檢率均低于10%。實(shí)驗(yàn)證明了該算法可用于在任意旋轉(zhuǎn)角圖像上進(jìn)行人體檢測(cè)。