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基于传统AdaBoost算法的识别率和误报率同时低的原因。提出一种改进AdaBoost算法的行人检测方法,采用类Haar特征作为行人特征,引入误报率来更新样本权重,使得识别率降低得更慢,实现一个级联的行人检测分类器。相比于传统AdaBoost算法,改进算法不仅取得较优的识别率,并且可以降低分类器训练的层数。实验证明了改进算法的有效性。