Haar classifier是什么？

Haar classifier是一种用于目标检测的机器学习算法。它是由Viola和Jones于2001年提出的，主要用于人脸检测，但也可以应于其他物体的检测。该算法通过训练一个强分类器来识别感兴趣目标的特征。它使用Haar-like特征，这些特征是基于图像中不同区域的灰度差异计算得出的。通过将这些特征组合起来，并与具有和不具有目标的图像进行训练，Haar classifier可以学习到一种有效的模式识别方法，从而实现目标检测任务。