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米哈伊尔·尼古拉耶维奇·波克罗夫斯基，苏联政治人物，苏联建国后的第一任莫斯科市长。俄罗斯马克思主义历史学家，在苏联20年代最具影响力。十月革命前近10年，波克罗夫斯基既不是布尔什维克也不是孟什维克，在欧洲等地流亡，与亚历山大·亚历山德罗维奇·波格丹诺夫交往密切。十月革命后，波克罗夫斯基重新加入布尔什维克，成为副教育人民委员，领导了苏联初期的教育，编辑了多本历史刊物，并作为红色教授学院院长指导和重组了苏联高等教育及其人员。他创作的俄国历史著作具有开创性作用影响很大，他通过阶级斗争和历史唯物主义重新阐释了俄国历史，成为了准官方的角度。波克罗夫斯基严厉批判了多民族的沙皇俄国，减少了诸如彼得大帝等个人对历史的影响，他还主张大城市资源集中化。1932年波克罗夫斯基死后，他的观点遭到了批判。
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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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