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奉爱（Bhakti）；又译为信爱、奉献、虔信、信、虔敬、忠诚，音译为巴克蒂、巴克提、薄帝、薄克帝；在印度教中指对最高神祇三相神的虔诚信仰、尊敬供养的传统；印度文化圈内的伊斯兰教、基督教、上座部佛教、耆那教、锡克教也吸收了这个词语，如东南亚上座部佛教将佛弟子对佛陀、阿罗汉圣者的虔信称为“薄帝”（bhatti）。

（Bhakti）的词根bhak-来自bhaj-（<*bhag-），义为分享、参与。它还包含了依恋、皈依、虔信、奉献、忠诚、崇敬等含义。

12世纪穆斯林统治者入主印度后，印度教受到伊斯兰教的影响，产生了奉爱运动，最早兴起于印度南部，代表人物为Ramanuja。他强调奎师那（黑天，毗湿奴的化身）的至高地位以及对祂的崇信，提出奉爱不被业报或分别智污染。13世纪后，奉爱运动遍布全印，代表人物罗摩难陀、迦比罗和遮昙若大胜主。罗摩难陀强调任何信仰奎师那者都能获得解脱；迦比罗出生於穆斯林家庭，他的参与则旨在消除印度教与伊斯兰教的对立；遮昙若甚至被视为奎师那的真身，他的理论摄取和统合了多方的观点。奉爱运动的主导者和信奉者被称为“奉爱派”（巴克提派）。

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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。

在学习阶段强分类器的进化可以很快完成，但是还不够进行实时计算。基于这个原因，强分类器按照复杂性的顺序被组成一种级联结构，每一个后续分类器的训练样本都是通过了之前所有分类器的样本。如果级联的任何一个分类器拒绝了一个检测窗口，则该窗口不再进行任何的进一步检测。因此，这种级联结构类似于一种退化的树。在人脸检测中，第一级分类器（也称为attentional operator）只使用了2个特征，就达到了将近0%的漏检率（false negative rate）以及40%的误检率（false positive rate）。这一个分类器就可以简单的过滤掉要检测窗口的一半。

这个级联结构对每一个分类器的性能有着有趣的影响。由于每一个分类器是否使用完全取决于它的前驱，因此，整体的误检率是：

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* 译者不详，《人鼠之间》，台北市：历史文化，1985年。

* 杨耐冬/译，《愤怒的葡萄》，台北市：志文出版，1986年、2002年。

* 邱慧璋/译，《伊甸园东》，台北市：远景出版，1979年初版、1987年6版。

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