常用的人體檢測算法多應(yīng)用于無旋轉(zhuǎn)角的情況，而在旋轉(zhuǎn)角可變的情況下檢測性能有限，為此提出了一種適用于有旋轉(zhuǎn)角的人體檢測算法。首先，通過徑向梯度轉(zhuǎn)換（ RGT）獲得具有旋轉(zhuǎn)不變性的梯度；其次，使用類似于梯度方向直方圖（HOG）特征中相互重疊塊的組合方式，獲取多個帶有旋轉(zhuǎn)角信息的特征描述子，按旋轉(zhuǎn)角大小將它們一維線性連接成具有旋轉(zhuǎn)不變性的特征描述子組；最后，利用基于支持向量機(jī)（ SVM）的二級級聯(lián)分類器實現(xiàn)了帶旋轉(zhuǎn)角的人體檢測。基于INRIA行人數(shù)據(jù)庫的144個不同旋轉(zhuǎn)角的人體測試集檢測率都不低于86%，144個不同旋轉(zhuǎn)角的非人體樣本誤檢率均低于10%。實驗證明了該算法可用于在任意旋轉(zhuǎn)角圖像上進(jìn)行人體檢測。