目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为：首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。 分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车