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基于大数据的------神经网络，这种神经网络可以的分析图片中的每种不同元素并将其分类，江北监控，找出我们需要的那一类。这样一个---的神经网络属于强分类器。训练这样的---神经网络分类器是很耗时的。另外，在正常的图像中，人脸区域只是占了很小的一部分，如果使用所有的特征进行训练的话，运算量非常大。

适应性增强算法则不同，为了节省运算时间和资源消耗，它训练很多个简单的弱小的分类器，然后把它们串在一起，层层筛选，终形成一个强分类器。关键在于这个串在一起的筛选过程是动态的，下一个分类器能够根据上一层分类器所做的结果进行评估，并能够重点学习那些错误的结果，这就是“适应性增强”的含义。

如果做个比喻的话，就是你做100道练习题，错了30个，对了70个。想要获得---的学习成果，视频监控，你必须提高对这30道错题的关注，至于你做对了的可以不用再分太多精力去复习。你再做一遍这30道错题，结果其中又做错了10道题，那么这10道题是你必须重点关注的目标！以此类推，直到做对所有的题。

具体来说，在用适应性增强算法训练分类器时，首先在一张图中，真正属于人脸五官特征的区域其实并不多，那么先用一个简单的阈值二分法分类器“---”过滤一下就能筛掉大量的非人脸区域。