Haar特征介紹（Haar Like Features）
高類間變異性
低類內變異性
局部強度差
不同尺度
計算效率高
這些所謂的特征不就是一堆堆帶條紋的矩形么，到底是干什么用的？我這樣給出解釋，將上面的任意一個矩形放到人臉區域上，然后，將白色區域的像素和減去黑色區域的像素和，得到的值我們暫且稱之為人臉特征值，如果你把這個矩形放到一個非人臉區域，那么計算出的特征值應該和人臉特征值是不一樣的，而且越不一樣越好，所以這些方塊的目的就是把人臉特征量化，以區分人臉和非人臉。
為了增加區分度，可以對多個矩形特征計算得到一個區分度更大的特征值，那么什么樣的矩形特征怎么樣的組合到一塊可以更好的區分出人臉和非人臉呢，這就是AdaBoost算法要做的事了。
多尺度
2x2、4x4、8x8、16x16、24x24等
Haar特征介紹（Haar Like Features）
歸一化
Haar特征檢測
