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1． 生成M组Haar特征，每组特征由minNumRect到maxNumRect个矩形框像素和的线性
组合决定。
2． 根据初始矩形框确定正负样本集所在的矩形框，提取Haar特征。并更新正负样本各个
Haar特征的均值mu和方差sig，其实质是得到正负样本的分布P。
3． 根据上一帧确定的目标矩形框位置DI，在下一帧中产生预选矩形框集，并计算其Haar
特征。由朴素贝叶斯分类器确定目标矩形框DI+1。
4． 根据目标矩形框DI+1，更新正负样本集以及其Haar特征的均值mu和方差sig，即更新
分类器参数。
