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维奥拉-琼斯目标检测框架（Viola–Jones object detection framework）是第一种可以实时处理并给出很好的物体检出率的物体检测的方法，由保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯于2001年提出。值得一提的是，提出该方法的论文于2011年的CVPR会议上评为龙格-希金斯奖。虽然它可以被训练来寻找多种物体，它的主要应用还是在解决人脸检测方面。这个方法在OpenCV中被实现为cvHaarDetectObjects()。
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。
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第五代会在套筒上型号位置加上“Gen5”以玆识别。第五代型号的一些显著变化如下：枪管和套筒上采用了与第五代格洛克17相同的「nDLC」（Diamond-Like Carbon，类金刚石碳）表面处理，让套筒内外以及枪管表面比前代的更耐磨、更耐久；将新的枪管膛线和加工设计运用到其配备的高精度枪管；取消了以往格洛克26握把上的手指凹槽，改为无凹槽握把以提高握枪的自由度；以及配备双手俱利的空枪挂机杆。另外也省略了第三代导入、扳机销上方的闭锁件销。许多内部部件也再不那么显眼。弹匣也因应第五代型号而作出修改。重新设计的弹匣更换了橙色的托弹板，以更快地目视观察到弹匣以内的剩余弹数。
2019年中，在美国市场新生产的格洛克26将全数拥有滑套前部锯齿纹，并且改称格洛克26 FS，而没有滑套前部锯齿纹的格洛克26将不再于美国销售，但仍于欧洲及国际市场销售。
格洛克26是向民间市场销售，亦被执法部门广泛采用。相比格洛克17和格洛克19，格洛克26的握把比格洛克17和格洛克19少了一个手指凹槽，更便于隐蔽任务，以上三种型号大部份零件通用（包括弹匣）。
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