分类器的训练过程

　　分类器的训练过程

　　缩进为了方便理解，以下章节都是以maxDepth=1为例分析训练过程，Depth=1（如haarcascade_frontalface_alt.xml）类型的stump弱分类器，结构简单，这里可以认为，弱分类器包含几个特征值。

　　Depth=1的stump弱分类器示意图

　　图3 Depth=2的树状弱分类器示意图

　　其他深度请自行分析代码。在收集到numPos个TP和numNeg个FP后，就可以训分类器了，过程如下：

　　1. 首先计算所有Haar特征对这numPos+numNeg个样本patches的特征值，排序后分别保存在的vector中，如图2

　　图2 分类器训练过程示意图