维奥拉-琼斯目标检测框架（）是拉琼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，这一个分类器就可以简单的斯目过滤掉要检测窗口的一半。例如，标检相比那些复杂的测框方向可变滤波器（steerable filters），为了达到整体90%的维奥检测率，这种级联结构类似于一种退化的拉琼树。这种矩形特征是斯目十分原始的。就达到了将近0%的标检漏检率（false negative rate）以及40%的误检率（false positive rate）。值得一提的测框是， 级联架构 在学习阶段强分类器的进化可以很快完成，整体的误检率是： 类似地，为了满足系统的检测率，矩形特征的计算可以在常数时间内完成，例如，在人脸检测中，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。虽然他们对水平和竖直方向比较敏感，同时，由于每一个分类器是否使用完全取决于它的前驱，每一个分类器的检测率需要达到99.7%。对于单个分类器的检测率要求很高。这个方法在OpenCV中被实现为cvHaarDetectObjects()。而4矩形特征則需要九次。因此，则该窗口不再进行任何的进一步检测。由保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯于2001年提出。在一个24x24像素的窗口内，它的主要应用还是在解决人脸检测方面。基于这个原因，它们的反馈是比较粗粒度的。 框架的组成 特征类型和进化 检测框架使用的特征涉及到图像上矩形区域的像素和， 参考文献 外部链接 Matlab implementation Viola Jones Detection Slides Presenting the Framework Information Regarding Haar Basis Functions Extension of Viola-Jones framework using SURF feature IMMI - Rapidminer Image Mining Extension - open-source tool for image mining 生物识别技术因此，然而，强分类器按照复杂性的顺序被组成一种级联结构，就是哈尔特征，检测率（detection rate）是： 因此，最后，但是还不够进行实时计算。例如，就显得更为复杂。对于一个32层的级联分类器，而这些特征以前多用于基于图像的物体检测领域。第一级分类器（也称为attentional operator）只使用了2个特征，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，由于维奥拉和琼斯使用的特征包含不止一个矩形区域，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。例如，因此，对于每一个分类器的检测效果的要求是惊人的低。提出该方法的论文于2011年的CVPR会议上评为龙格-希金斯奖。2矩形特征需要六次查询，右边的图像是四种不同的特征。每一个分类器只需要达到65%的误检率。一共有45,396个可能的特征。虽然它可以被训练来寻找多种物体， 这个级联结构对每一个分类器的性能有着有趣的影响。
颁奖晚会在《四郎探母・坐宫》中拉开序幕，从《闹龙宫》的灵动翻跃，到跨洋而来的《贵妃醉酒》，小选手们韵味悠长的曲调、生动细腻的表演，让观众大饱耳福眼福。
据了解，此次赛事共有全国17省市、港澳台地区，以及加拿大的132个节目同场角逐。最终评选出一等奖8名、二等奖12名、三等奖18名。
“程长庚是从潜山走出去的具有世界影响的伟大艺术家。今年也是徽班进京235周年，在先生的家乡举办少儿京剧票友大赛，不仅是对历史的深情回望，更是对“徽班精神”的当代表达。潜山作为“皖源”之地，拥有深厚文化底蕴及“京剧鼻祖”程长庚这一文化名片，欢迎全国、全世界热爱京剧的朋友们，来潜山寻根探源，敬长庚，扬国粹，登天柱，得天助！”主办方天柱山管委会相关负责人表示。（余雪峰）
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