针对行人检测在实时和准确率方面的要求, 提出基于优化核函数支持向量机的行人检测方法, 以梯度方向直方图算法提取行人特征, 以支持向量机算法作为分类器。在传统算法的基础上, 提出以组合核函数作为分类器核函数, 并设置松弛变量, 引入惩罚因子, 结合遗传算法与K重交叉验证进行组合系数和参数的优化与选择, 根据优化后的参数构成最终分类器进行行人检测。其检测达到较好效果, 满足对实时性和准确性的要求。