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束缚衣（英语：Bondage suit），是遮掩身体完部（通常包括手和脚）服装。束缚衣可以由任何材料制成，最常用的是皮革，PVC，橡胶，氨纶和darlex。皮革不具有弹性，不如其它材料紧密。
束缚衣用来在BDSM中使用捆绑套装来客观化穿着者，并将其降低到性玩具的状态(并不是性伴侣)。乳房和生殖器是不能直接接触的，除非有适当位置的放置拉链。
虽然这些紧身连衣裤、单打服或全包紧身衣 有着比外观更多的用途，但典型的束缚服是黑色的，具有非常耐撕裂的材料(通常用带子加固，几乎不能伸展)，包括集成的金属环、腰带、纽扣和花边用来系紧它，并附加绳索或链条，如将佩戴者吊起和悬挂在天花板上。
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* 『第一幕 くノ一红骑兵』 2010年2号 - 7号
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维奥拉-琼斯目标检测框架（Viola–Jones object detection framework）是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，由保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯于2001年提出。值得一提的是，提出该方法的论文于2011年的CVPR会议上评为龙格-希金斯奖。虽然它可以被训练来寻找多种物体，它的主要应用还是在解决人脸检测方面。这个方法在OpenCV中被实现为cvHaarDetectObjects()。
检测框架使用的特征涉及到图像上矩形区域的像素和，就是哈尔特征，而这些特征以前多用于基于图像的物体检测领域。然而，由于维奥拉和琼斯使用的特征包含不止一个矩形区域，就显得更为复杂。右边的图像是四种不同的特征。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，相比那些复杂的方向可变滤波器（steerable filters），这种矩形特征是十分原始的。虽然他们对水平和竖直方向比较敏感，它们的反馈是比较粗粒度的。最后，使用一个称为积分图的数据结构，矩形特征的计算可以在常数时间内完成，也就使得它们很具有速度优势。例如，2矩形特征需要六次查询，3矩形特征需要八次，而4矩形特征则需要九次。
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。
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