摘要
行人目标检测作为计算机视觉领域的关键课题，近年来受到广泛关注。
其中，卷积神经网络（CNN）以其强大的特征提取能力和优异的检测性能，成为行人目标检测的主流方法。
本文首先介绍行人目标检测的研究背景和意义，以及CNN的基本概念和发展历程。
其次，对基于CNN的行人目标检测算法进行全面综述，将现有算法分为基于区域的CNN方法和基于回归的CNN方法两大类，并详细介绍了FasterR-CNN、YOLO、SSD等代表性算法的原理、优缺点和适用场景。
接着，对不同算法的性能进行比较分析，并探讨了当前研究中存在的问题和挑战。
最后，展望了基于CNN的行人目标检测算法的未来发展趋势，指出多模态融合、轻量化网络设计、小目标检测等方向将成为未来研究的热点。
关键词：行人目标检测；卷积神经网络；深度学习；目标检测算法；计算机视觉
行人目标检测旨在从图像或视频中准确地识别和定位行人，是计算机视觉领域中的重要任务之一，其应用领域涵盖了自动驾驶、智能监控、人机交互等多个方面。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理网格结构数据的深度学习模型，其核心思想是利用卷积核对输入数据进行局部特征提取，并通过池化操作降低特征维度，最终将提取到的高层语义特征用于目标分类和定位。
CNN的优势在于能够自动学习图像特征，避免了传统方法需要人工设计特征的繁琐过程，并且具有较强的鲁棒性和泛化能力。
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