該特征常和AdaBoost結合用於識別人臉。Haar特征很簡單，分為三類：邊緣特征、線性特征、中心特征和對角線特征，組合成特征模板。特征模板內有白色和黑色兩種矩形，並定義該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如：臉部的一些特征能由矩形特征簡單的描述，如：眼睛要比臉頰顏色要深，鼻梁兩側比鼻梁顏色要深，嘴巴比周圍顏色要深等。但矩形特征只對一些簡單的圖形結構，如邊緣、線段較敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、對角）的結構。

Haar的4種特征提取模板矩形如下圖（色塊矩陣姿態包括水平、垂直、斜45度）：

參考資料：https://blog.csdn.net/xiongchao99/article/details/78776629?utm_source=copy

（5）圖像特征提取算法：haar特征