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吉林爪鲵（学名：Onychodactylus zhangyapingi）一种分布于中华人民共和国吉林省东部长白山地区的两栖动物，隶属于小鲵科爪鲵属。
本种原属费希尔爪鲵（Onychodactylus fischeri），有学者在对东北亚地区分布的爪鲵物种形态和分子数据研究基础上，从费希尔爪鲵中分离出独立的4种：朝鲜爪鲵（Onychodactylus koreanus）、日本东北爪鲵（Onychodactylus nipponoborealis）、辽宁爪鲵（Onychodactylus zhaoermii）和吉林爪鲵。
吉林爪鲵主要栖息于山高林密、杂草丛生、常年流水的溪流中或附近，以陆地栖息为主，昼伏夜出，常见于土缝与溪中石缝间，以溪流内的小虾及小昆虫为食。本种形态特征与辽宁爪鲵相似，区别在于本种的犁骨齿较为平整，齿数13～14个。
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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。
这个级联结构对每一个分类器的性能有着有趣的影响。由于每一个分类器是否使用完全取决于它的前驱，因此，整体的误检率是：
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