Я читаю следующее: (https://docs.opencv.org/3.4/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html)
... мы применяем каждую функцию ко всем тренировочным изображениям. Для каждой функции она находит наилучший порог, которыйбудет классифицировать лица на положительные и отрицательные * 1006. * Очевидно, что будут ошибки или неправильная классификация. Мы выбираем объекты с минимальным уровнем ошибок, что означает, что они являются функциями, которые наиболее точно классифицируют изображения лица и лица.
Я не понимаю выделенный текст. Насколько я понимаю, каждая особенность представляет только черту лица.
Итак, если найдено соответствие междуреальное изображение и реальная особенность haar, как мы можем окончательно сказать, является ли это лицо?
Например, может быть найдено соответствие между особенностью haar для глаз и, скажем, очками. те же самые вещи, имеет еще меньше смысла делать вывод, что мы нашли лицо.