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2012年PAMI登的行人检测的综述性文章：

pedestrian detection an evaluation of the state of the art

作者：Piotr Dollar

文中对比了很多最新的行人检测的算法。这篇论文简称为PAMI2012

pedestrian detection an evaluation of the state of the art

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PAMI2012综述文章中，排名第一的算法：

New Features and Insights for Pedestrian Detection

文中使用改进的HOG，即HOF和CSS（color self similarity）特征，使用HIK SVM分类器。

本文的作者是德国人：Stefen Walk。目前Stefan Walk在苏黎世联邦理工大学任教。

New features and insights for pedestrian detection

https://www.d2.mpi-inf.mpg.de/CVPR10Pedestrians

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PAMI2012综述文章中，排名第2的算法：

加州理工学院2009年行人检测的文章：Integral Channel Features（积分通道特征）

这篇文章与2012年PAMI综述文章是同一作者。

作者：Piotr Dollar

Integral channel features

http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/

各种行人检测的库和演示代码

Matlab代码中包含完整的训练和测试的算法源码。压缩包里面的代码包含了作者几乎所有论文中讲到的算法，其中，作者最新的PAMI2014论文的代码也包含在这个压缩包里面。

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PAMI2012综述文章中，排名第3的算法

The Fastest Pedestrian Detector in the West

这篇文章与2012年PAMI综述文章是同一作者。

作者：Piotr Dollar

The Fastest Pedestrian Detector in the West

文章作者的主页：

http://vision.ucsd.edu/~pdollar/research.html

文章中算的matlab代码下载页面：

http://vision.ucsd.edu/~pdollar/toolbox/doc/index.html

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作者Piotr Dollar于2009年写的行人检测的文章

Pedestrian Detection A Benchmark .

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CVPR2008：

A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

PAMI2010：

Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models

CVPR2010：

Cascade Object Detection with Deformable Part Models

以上三篇文章，都是作者研究DPM算法做目标检测的文章，有源代码可以下载。在PAMI2012综述文章中，没有提及这个算法，不知道什么原因。

A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models

Cascade Object Detection with Deformable Part Models

作者的个人主页：

http://cs.brown.edu/~pff/papers/

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IJCV2014年的文章，利用DPM模型，检测粘连情况很严重的行人，效果很好。

Detection and Tracking of Occluded People

目前找不到该论文相关的源码。

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ICCV2013：

简 称UDN算法，从文中描述的检测效果来看，该方法是所有方法中最好的，并且，效果远超过其他方法。经过对论文和该算法源码的研究，该算法是与作者另外一篇 论文的方法 ，另外的论文算法做图片扫描，得到矩形框，然后用该方法对矩形框进行进一步确认，以及降低误警率和漏警率。另外的论文是：Multi-Stage Contextual Deep Learning for Pedestrian Detection

说得难听一点，这篇文章对行人检测没有多大的贡献。仅仅是用深度学习的CNN做candidate window的确认。而主要的行人检测的算法还是HOG+CSS+adaboost

Joint Deep Learning for Pedestrian Detection

Multi-Stage Contextual Deep Learning for Pedestrian Detection

香港中文大学，Joint Deep Learning for Pedestrian Detection，行人检测论文的相关资源：

http://www.ee.cuhk.edu.hk/~wlouyang/projects/ouyangWiccv13Joint/index.html

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ECCV2010年的论文：

Multiresolution models for object detection

文中描述的算法效果相当好，但是，作者没有公布源码。不知道论文中的效果是否属实。

Multiresolution models for object detection

Multires算法检测行人，作者的个人主页：

http://www.ics.uci.edu/~iypark/

作者未公布源代码，也没有公布demo

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ICCV2009年的论文，检测效果与Piotr Dollar的效果可以匹敌。作者只公布了测试软件，并没有公布源码。

文中采用HOG+LBP特征，这种特征，与Centrist特征类似，能够描述人体全局轮廓，都具有较好的检测效果。

An HOG-LBP Human Detector with Partial Occlusion Handling

http://www.xiaoyumu.com/

http://vision.ece.missouri.edu/~wxy/index.html

http://web.missouri.edu/~hantx/

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使用Centrist特征，Centrist是LBP特征的改进。作者将Centrist特征与HOG、LBP特征做了比较，证明Centtrist特征在描述行人方面，具有很好的效果。

作者是华人，在南阳理工读的博士。个人理解，Centrist特征没有多大的创新，与LBP并没有太大的差异。作者自己也在文中表示，算法的效果没有HOG和LBP好，仅仅是算法的速度较快。

Real-Time Human Detection Using Contour Cues

源码中只有测试源码，没有训练分类器的代码。

http://www.c2i.ntu.edu.sg/jianxin/projects/C4/C4.htm