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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。
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。
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国际大脑研究组织（International Brain Research Organization,缩写：IBRO）是神经科学组织的全球联合会，旨在通过培训、教学、合作研究、倡导和外展活动在全球范围内促进和支持神经科学。IBRO理事会由90多个国际、国家和地区科学组织组成，该理事会与IBRO五个地区委员会一起解决需求，并促进各地的科学家和研究团体的工作。此外，IBRO与志同道合的科学学会和组织建立了合作伙伴关系，以确定优先事项并帮助弥合大脑研究领域在知识、投资和资源方面的差距。
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横断山脉是中国西南部的著名山脉，有广义和狭义的区分。广义的横断山脉位于青藏高原东南部（介于北纬22°～32°05′，东经97°～103°之间），为四川省西部、云南省西北部和西藏自治区东部南北向山脉的总称，是青藏高原的边缘山系。它东起邛崃山，西抵伯舒拉岭-高黎贡山，北达昌都、甘孜至马尔康一线，南抵中缅边境的山区，面积60余万平方公里，是中国最长、最宽和最典型的南北向山系。狭义的横断山脉指三江并流地区的四条山脉，即沙鲁里山、芒康山-云岭、他念他翁山-怒山及伯舒拉岭-高黎贡山。
因其山高谷深，山川并列，截断了东西向的山地和交通孔道，故称之为“横断山脉”。
横断山区并列的山川，自东至西依次是邛崃山、大渡河、大雪山、雅砻江、沙鲁里山、金沙江、芒康山（宁静山）-云岭、澜沧江、他念他翁山-怒山、怒江和伯舒拉岭-高黎贡山等。其间还有一些小的支脉，如邛崃山和大雪山之间还有夹金山，大雪山向南延伸成锦屏山，云岭有支脉玉龙山（玉龙雪山）等等。
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