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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。
在学习阶段强分类器的进化可以很快完成，但是还不够进行实时计算。基于这个原因，强分类器按照复杂性的顺序被组成一种级联结构，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。如果级联的任何一个分类器拒绝了一个检测窗口，则该窗口不再进行任何的进一步检测。因此，这种级联结构类似于一种退化的树。在人脸检测中，第一级分类器（也称为attentional operator）只使用了2个特征，就达到了将近0%的漏检率（false negative rate）以及40%的误检率（false positive rate）。这一个分类器就可以简单的过滤掉要检测窗口的一半。
这个级联结构对每一个分类器的性能有着有趣的影响。由于每一个分类器是否使用完全取决于它的前驱，因此，整体的误检率是：
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傣族人信奉南传佛教。马鹿舞起源于傣族人迎接佛祖的习俗。
马鹿舞的道具类似马鹿，身长一丈，颈长八尺，用竹片编织成四十五公分的圆圈，用带色彩的布包裹着竹片做的头，用白纸碎片作为羽毛粘贴在布上面。
马鹿舞是云南省非物质文化遗产，属于傣族拟兽道具舞，由傣族男子表演。马鹿舞的伴奏乐器是象脚鼓和铓锣，两个男艺人搭配表演，一个撑起头和前半身，一个支撑后半身，伴随着鼓声和锣声模拟马鹿形态动作。主要动作有：摆头、翻身、前钻身、咬花、拾物、跌扑、腾转、小跳等。
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其运作方式为Bit Node以二位元模组的方式相加到Check Nodes,根据tanner graph。
然后，Check nodes的值以modulo-two被累加。
利用这种方式，通道解码端的解码器可以避免有一个check node没有被连结到任何bit node的状况。
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