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维奥拉-琼斯目标检测框架（Viola–Jones object detection framework）是第一种可以实时处理并给出很好的物体检出率的物体检测的方法，由保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯于2001年提出。值得一提的是，提出该方法的论文于2011年的CVPR会议上评为龙格-希金斯奖。虽然它可以被训练来寻找多种物体，它的主要应用还是在解决人脸检测方面。这个方法在OpenCV中被实现为cvHaarDetectObjects()。

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。

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相关阅读：维奥拉-琼斯目标检测框架

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内新城（Innere Neustadt）是瑞士伯尔尼老城的一部分。

由于Zähringerstadt人口的增加，城市扩展，超出了原来的城墙。内新城又名萨沃伊城，是伯尔尼第二古老的街区，兴建于该城1255年第一次向西扩展期间，介于时钟塔所在的第一道西城墙和狱塔（Käfigturm）所在的第二道西城墙之间。其核心特征是宽阔的市场街（Marktgasse）。扩建时兴建的另外三条街道是Kochergasse, Amthausgasse和兵工厂街Zeughausgasse。

在扩展期间，宰林根城和内新城之间的城墙被拆除，城墙所在地形成了粮仓广场，原来的城门成了时钟塔。内新城的西部边缘拆除后新的空地兴建了熊广场和孤儿院广场。

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