图像功能对于计算机视觉社区至关重要，例如视觉行人检测和人体姿势估计。 在本文中，我们提出了一种利用稀疏几何表示的新颖图像特征，以处理与视觉人类检测和姿态估计问题密切相关的图像模式。 同样，此处的加速优化可确保有效的特征提取具有令人鼓舞的性能。 结合最新的学习方法，本文指出了拟议的图像特征如何通过利用几何流信息来表征图像上下文，特别是针对人体形状和运动，来提高单眼视频图像中特定视觉任务的代表性。 我们将我们提出的方法与经典的全局特征（例如HOG，HMAX）进行了比较，并在基准数据集上进行了检测以及