针对传统滑动窗口行人检测速度慢、无效窗口数量大和识别率低的问题,提出基于似物目标的快速行人检测算法。该算法首先使用改进的二值化赋范梯度算法生成目标候选集,再利用NDOG特征描述子计算目标特征。通过在INRIA和Caltech-USA两个行人数据库的分析实验,证明该算法可有效减少待检测窗口数量,提高特征表示能力,且计算时间显著降低,使用线性支持向量机作为分类器可获得较高的行人检测率。