Haar級聯分類器是一種基于Haar特征的機器學習算法，用于目標檢測和人臉識別等任務。它通過級聯的方式來提高檢測的速度和準確率。
Haar級聯分類器是由多個弱分類器組成的級聯結構。每個弱分類器是一個簡單的分類器，它只能對某一種特征進行分類。Haar特征是一種基于像素值的局部特征，通常用于描述圖像中的邊緣、紋理等信息。
在Haar級聯分類器中，首先需要選擇一組Haar特征作為分類器的輸入特征。然后通過AdaBoost算法來訓練每個弱分類器，使其能夠準確地分類正負樣本。接著將多個弱分類器組成級聯結構，通過級聯的方式來提高分類的準確率。
在目標檢測中，Haar級聯分類器會在圖像的不同位置和尺度上滑動窗口，對每個窗口應用級聯分類器來判斷是否有目標存在。通過級聯的方式，可以快速地排除大部分負樣本，從而提高檢測速度。
總的來說，Haar級聯分類器通過級聯多個弱分類器來提高檢測的準確率和速度，是一種有效的目標檢測算法。
