التمييز وبساطة الخصائص مهمة للغاية للكشف الفعال والكفوء عن المشاة. ومع ذلك، فإن معظم الطرق الرائدة غير قادرة على تحقيق توازن جيد بين الدقة والكفاءة. مستوحى من بعض السمات الذاتية البسيطة للمشاة (مثل ثبات المظهر وتماثل الشكل)، نقترح نوعين جديدين من الخصائص غير المجاورة (NNF): خصائص الاختلاف الجانبي-الداخلي (SIDF) وخصائص التشابه المتماثل (SSF). يمكن لـ SIDF أن تصف الاختلاف بين الخلفية والمشاة واختلاف محيط المشاة وجزئه الداخلي. يمكن لـ SSF أن تلتقط التشابه المتماثل في شكل المشاة. ومع ذلك، يصعب على الخصائص المجاورة أن تتمتع بقدرات التوصيف هذه. أخيرًا، نقترح دمج الخصائص غير المجاورة والمجاورة للكشف عن المشاة. وقد تم العثور على أن الخصائص غير المجاورة يمكنها خفض معدل الخطأ المتوسط بنسبة إضافية 4.44٪. تُظهر النتائج التجريبية على مجموعات بيانات مشاهد INRIA وCaltech فعالية وكفاءة الطريقة المقترحة. بالمقارنة مع أفضل الطرق الحالية التي لا تستعمل شبكات النيورونات العميقة (CNN)، حققت طرحتنا أفضل أداء في الكشف على مجموعة بيانات Caltech، حيث تفوقت على ثاني أفضل طريقة (أي Checkboards) بنسبة 1.63٪.