分类器（模式识别） 目标检测方法最初由 Paul Viola [Viola01]提出，并由 Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法 进行了改善
首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级 联的 boosted分类器
训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人 脸或汽车等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如， 20x20)
分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域 (与训练样本相同的尺寸)的检测
检测 到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为 1，否则输出为 0
为了检测整副图像，可以在图像中移动搜 索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标
为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以 进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效
所以，为了在图像中检测未知大小的目 标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描
分类器中的“级联”是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成
在图像检测中，被检窗口依 次通过每一级分类器， 这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分 类器检测的区域即为目标区域
目前支持这种分类器的 boosting技术有四种： Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost
"boosted" 即指级联分类器的每一 层都可以从中选取一个 boosting算法(权重投票)，并利用基础分类器的自我训练得到
基础分类器 是至少有两个叶结点的决策树分类器
Haar特征是基础分类器的输入，主要描述如下
目前的算法 主要利用下面的 Harr特征
每个特定分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的
