Phát hiện người đi bộ là vấn đề quan trọng trong nhiều bài toán ứng dụng của lĩnh vực xử lý ảnh, ví dụ như giám sát giao thông, phát hiện đột nhập, xe tự hành... Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một kỹ thuật phát hiện người đi bộ dựa trên đặc trưng Haar mở rộng, kết hợp với các bộ phân lớp yếu được thực hiện dựa trên thuật toán Adaboost để đưa ra quyết định. Các đặc trưng này được tính toán dựa trên yếu tố chuyển động bởi sự sai khác giữa các cặp ảnh theo thời gian. Kỹ thuật đã được thử nghiệm và chứng tỏ được sự hiệu quả trên cơ sở dữ liệu PETS 2001 và một số dữ liệu thu tại Trường Đại học Thông tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên., Tóm tắt tiếng anh, Pedestrian detection is an important issue in many application areas of image processing, such as traffic monitoring, intrusion detection, self-driving car... In this paper, we present a pedestrian detection technique based on extended Haar features combined with weak classifiers are implemented based on the Adaboost algorithm to make decisions. These features have been calculated based on the difference between pairs of images over time. The technique has been implemented and demonstrates the effectiveness on the 2001 PETS database.