我正在阅读以下内容：（https://docs.opencv.org/3.4/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html）
...我们将所有功能应用于所有训练图像。 对于 每个功能都会找到最佳阈值，从而对 面对正面和负面。显然会有错误或 错误分类。我们选择错误率最低的功能， 这意味着它们是最准确地分类 面部和非面部图像。
我不明白突出显示的文字。据我了解，每个特征仅代表 a 面部特征。
因此，如果在真实图像和实际哈尔特征之间找到了匹配，我们如何确定地说出它是人脸呢？
例如，可能在眼睛的haar特征与眼镜之间找到匹配。它们不仅是不一样的东西，而且断定我们已经找到了面孔的意义更小了。