希望有人把级联器模块化出来，方便拆装，组合使用。
级联器有“纵深”感，一般的算法都是平面的，好就是好，不好就是不好。而级联器，虽然每层都不够好，但是层层筛选，最终也是好的。
级联器可研究点如下：
1、提取什么特征，特征提取方法？特征好坏评价？
2、每个弱分类器的形成机制
3、从弱分类器漏过来的样本如何处理，突出要剔除的样本，训练出强分类器。（每个强分类器有自己的侧重点来剔除样本）（如何突出（样本更新问题）？强分类器好不好的评价机制？）
4、层层强分类器，不断地剔除，最终闯关成功的，就是识别出来的样本。
5、方法好用之后，那就是速度了，如何加速？