近年来，关于行人检测领域的研究，人们提出了各种各样的方法。其中，多样化的特征和高效的分类器是这些研究的关键，本文就是在这两个方面找到一种更高效的方法来提高性能。我们的行人检测方法是将3种特征关联在一起，包括负特征（objectness features）、突出特征（salient feature）和边缘特征（edgebox feature）。与此同时，我们改进分类器的架构以提升性能。通过Caltech-USA 和 INRIA这两个数据库对模型进行训练，相比于一般的检测模型，我们的准确率提高了20