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检测框架使用的特征涉及到图像上矩形区域的像素和，就是哈尔特征，而这些特征以前多用于基于图像的物体检测领域。然而，由于维奥拉和琼斯使用的特征包含不止一个矩形区域，就显得更为复杂。右边的图像是四种不同的特征。每一个特征的值就是白色矩形的像素值之和与深色矩形像素值之和的差值。所以，相比那些复杂的方向可变滤波器（steerable filters），这种矩形特征是十分原始的。虽然他们对水平和竖直方向比较敏感，它们的反馈是比较粗粒度的。最后，使用一个称为积分图的数据结构，矩形特征的计算可以在常数时间内完成，也就使得它们很具有速度优势。例如，2矩形特征需要六次查询，3矩形特征需要八次，而4矩形特征则需要九次。

选择哪些特征作为最终用于分类的过程十分漫长。例如，在一个24x24像素的窗口内，一共有45,396个可能的特征。因此，目标检测框架使用了一个称为AdaBoost的机器学习算法来选择特征并训练分类器。

在学习阶段强分类器的进化可以很快完成，但是还不够进行实时计算。基于这个原因，强分类器按照复杂性的顺序被组成一种级联结构，每一个后续分类器的训练样本都是通过了之前所有分类器的样本。如果级联的任何一个分类器拒绝了一个检测窗口，则该窗口不再进行任何的进一步检测。因此，这种级联结构类似于一种退化的树。在人脸检测中，第一级分类器（也称为attentional operator）只使用了2个特征，就达到了将近0%的漏检率（false negative rate）以及40%的误检率（false positive rate）。这一个分类器就可以简单的过滤掉要检测窗口的一半。

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IGN网站的克里斯托夫·蒙菲特（Christopher Monfette）认为第一季拥有“完善的剧本和爆笑的表演”，观看这季中众角色的成长和发展令人有耳目一新之感，他给予本季的评分为8（最高为10）。UGO娱乐的凯尔·布劳恩（Kyle Braun）称这一季一开始时的表现并不是最出色的，但“如今该节目已经找到了自己的观众群”，其所带来的足够欢笑也是不容忽视并值得肯定的。他还将节目与《发展受阻》作了一番比较。美国在线电视小队的安娜·强斯（Anna Johns）表示自己“特别喜欢这一季的后三分之二，蒂娜·菲和崔西·摩根进入了自己的角色，一众配角和故事情节的表现出现好转之后”。完成6集后，全国广播公司于2006年12月1日决定续订完《我为喜剧狂》的第一季，一共21集。

《我为喜剧狂》的试播集于东部标准时间星期三20:00在美国首播时有813万户家庭观看，在18-49岁人群中收获了2.9 / 8的收视率，这意味着全美18-49岁年龄段人群中有2.9%观看了这集节目的首播，而当时有看电视的这个年龄段观众群里则有8%选择收看《试播集》，这个成绩可以在该时段所有电视节目中排到第3名。由于之后连续3集的收视成绩欠佳，其中最低的一集只有约461万户家庭观看，全国广播公司决定把节目的播出时间调整为星期四21:30，并于2006年11月16日首次实行。而另一个收视率更低的喜剧也随之停播，之后予以取消。第5集《杰克托尔》是本剧在星期四晚上播出的第一集，有519万户家庭收看。这以后《我为喜剧狂》一度维持在平均550万户家庭左右的收视率，但《恶战》又陷入了约460万户家庭观看的收视低谷，是这一季观看人数最少的一集，后来的几集收视成绩都好过《恶战》，全国广播公司又将节目播出时间调整到星期四晚上21:00，这一时段播出的第一集是《焰火》，节目播出时间也从30分钟延长到了40分钟，吸引了537万户家庭观看。这一季的最后4集都是在这一时段播出的，其中最后一集《裂缝》有472万户家庭收看。《我为喜剧狂》的21集在美国首播时平均每集有580万户家庭观看，根据尼尔森收视率调查的数据，这一季在2006至2007年美国电视季度的142个黄金时段时间中收视率名列第102位。

《我为喜剧狂》的第1季一共赢得了10项艾美奖提名，并成功拿下黄金时段艾美奖杰出喜剧剧集奖，伊莲妮·斯楚奇在《裂缝》中的客串演出为她赢得了一座杰出喜剧客串女演员奖，斯科特·艾利斯因《分手》获杰出喜剧剧集导演奖提名，罗伯特·卡洛克因《杰克托尔》获杰出喜剧剧集编剧奖提名，亚历克·鲍德温和蒂娜·菲分别获得杰出喜剧剧集男、女主角奖提名，菲还因《崔西演柯南》获杰出喜剧剧集编剧奖提名。

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