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针对基于机器学习的常规行人检测方法无法适应行人目标尺寸缩放、姿态多变及干扰噪声较大等问题,提出了一种级联LBP、SPHOG和SURF特征的自适应行人检测算法。该算法首先采用基于LBP特征的行人分类器去除大量非行人区域,在剩余区域用基于SPHOG特征行人分类器再次缩小区域,最后用基于SURF特征行人分类器检测并标记出行人目标。实验结果表明,该算法有效解决了行人尺度缩放、行人姿态多变和背景区域干扰噪声大问题,算法的准确度和实时性均取得了较大的改进。