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检测框架使用的特征涉及到图像上矩形区域的像素和，就是哈尔特征，而这些特征以前多用于基于图像的物体检测领域。然而，由于维奥拉和琼斯使用的特征包含不止一个矩形区域，就显得更为复杂。右边的图像是四种不同的特征。每一个特征的值就是白色矩形的像素值之和与深色矩形像素值之和的差值。所以，相比那些复杂的方向可变滤波器（steerable filters），这种矩形特征是十分原始的。虽然他们对水平和竖直方向比较敏感，它们的反馈是比较粗粒度的。最后，使用一个称为积分图的数据结构，矩形特征的计算可以在常数时间内完成，也就使得它们很具有速度优势。例如，2矩形特征需要六次查询，3矩形特征需要八次，而4矩形特征则需要九次。
选择哪些特征作为最终用于分类的过程十分漫长。例如，在一个24x24像素的窗口内，一共有45,396个可能的特征。因此，目标检测框架使用了一个称为AdaBoost的机器学习算法来选择特征并训练分类器。
在学习阶段强分类器的进化可以很快完成，但是还不够进行实时计算。基于这个原因，强分类器按照复杂性的顺序被组成一种级联结构，每一个后续分类器的训练样本都是通过了之前所有分类器的样本。如果级联的任何一个分类器拒绝了一个检测窗口，则该窗口不再进行任何的进一步检测。因此，这种级联结构类似于一种退化的树。在人脸检测中，第一级分类器（也称为attentional operator）只使用了2个特征，就达到了将近0%的漏检率（false negative rate）以及40%的误检率（false positive rate）。这一个分类器就可以简单的过滤掉要检测窗口的一半。
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相关阅读：维奥拉-琼斯目标检测框架
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尚博尔奈莱贝勒沃（Chambornay-lès-Bellevaux，ʃɑ̃bɔʁnɛ lɛ bɛlvo）是法国上索恩省的一个市镇，属于沃苏勒区。
（P625）面积P2046，位于法国勃艮第-弗朗什-孔泰大区上索恩省，该省份为法国东部内陆省份，北起顺时针与孚日省、贝尔福地区省、杜省、汝拉省、科多尔省和上马恩省接壤。
与接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：P47。
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相关阅读：尚博尔奈莱贝勒沃
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淡绿鵙鹛（学名：Pteruthius xanthochlorus）为鹟科鵙鹛属的鸟类。分布于尼泊尔、锡金、不丹、印度、孟加拉、缅甸以及中国大陆的西藏、四川、陕西、云南、福建等地，主要栖息于常在较密的森林处以及活动在较高的树枝间。该物种的模式产地在尼泊尔。
* 淡绿鵙鹛福建亚种（学名：Pteruthius xanthochlorus obscurus），是中国的特有物种。分布于福建等地。该物种的模式产地在福建西北部。
* 淡绿鵙鹛西南亚种（学名：Pteruthius xanthochlorus pallidus）。分布于缅甸以及中国大陆的陕西、四川、云南等地。该物种的模式产地在青海疆界,或为四川西北部。
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