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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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南方猛犸（英语：Southern Mammoth ，学名：Mammuthus meridionalis）是一种欧洲和中亚特有的、已经灭绝的猛犸象，生活在250万-150万年前的更新世。
南方猛犸高约4米（13英尺），重达10吨，是最大的长鼻目动物之一，另外一个是更大的恐象。它拥有猛犸象常见的螺旋形象牙，臼齿齿冠较低同时少部份区域有厚的牙釉质，适用于咀嚼林地中的树叶和灌木。这表明这种猛犸很可能居住在较温暖的气候带，并且没有浓密的皮毛。
和南方猛犸一起被发现的植物化石等显示这种猛犸很可能生活在温暖气候中，当时的气候甚至可能比现在的欧洲要更温暖一些。落叶植物提供了食物，其中大部份是乔木，例如橡树、山毛榉、白蜡木这一类欧洲常见植物，同时也包括山核桃、铁杉这一类今天已不生长在欧洲的植物。在以色列Ubeidiyah和格鲁吉亚德马尼西的发现表明在这里的南方猛犸生活在部份开阔的草原，并靠稀疏的树木和灌木为生。
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