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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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鲁姆舍特尔抵达日本后，受聘于九州铁道，在他的建言下，该公司订购了德国克劳斯-玛菲公司制造的蒸汽机车、范德齐朋及查理公司（Van der Zypen und Charlier）出产的客、货运车厢与Union, AG für Bergbau, Eisen- und Stahl-Industrie（Dortmund Union）制造的其他铁路物材p42p206-207。同为德籍的技师路易斯·嘉兰（Louis Garland）和司机员卡尔·杜松（Carl Duissung）在九州与鲁姆舍特尔共职。鲁姆舍特尔参与的博多车站－千岁川临时停车场间铁路于1889年开通，他在九州铁道担任技术顾问期间，不仅与社长高桥新吉建有良好的关系，还在1890年后接替退休的野边地久记，成为九州铁道新任技师长，除了技术之外，还提供营运相关的指导p407。
1891年，九州铁道的门司港车站－熊本车站路段也开始营运，自此鲁姆舍特尔初抵日本时规划的所有铁路路线均宣告完成p42，鲁氏此后也继续培训当地的铁路技师，直至1892年退出九州铁道为止。此后，他又在四国指导了讃岐鉄道p120和住友别子鉱山鉄道上部线（762mm窄轨、蒸汽牵引）的舖设，尽管后者的下部线（至新居滨）由拥有铁道的住友家族管理，但其上部线仍是在鲁姆舍特尔的监督下完工，而嘉兰也替上部线的蒸汽机车驾驶提供了教导。
鲁姆舍特尔在四国工作的同时，获得了德国驻日公使馆技术顾问的职位。当他前往东京后，由于其在柏林对城市铁路献出的实迹为人所知，因此也获私营铁路业者「日本铁道」委以重任，规划一条贯穿东京市中心的高架铁路p120-121。当时的日本铁道在东京以上野车站作为终端，与市区南侧的官设铁道（国铁）终点站——新桥车站（后改为汐留车站）遥遥相对，彼此间尚无铁路连接。由于两座车站的互通具有必要性，选线又穿越市街，故新的横贯铁路势必得兴建成一条与地面分离的高架桥。1893年8月，鲁姆舍特尔在日铁社长小野义真安排下，开始对此段铁路进行调查p125。
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