Haar(哈尔)特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一些简单的图形结构，如边缘、线段较敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、对角）的结构。 对于图中的A, B和D这类特征，特征数值计算公式为：v=Σ白-Σ黑，而对于C来说，计算公式如下：v=Σ白-2*Σ黑；之所以将黑色区域像素和乘以2，是为了使两种矩形区域中像素数目一致。我们希望当把矩形放到人脸区域计算出来的特征值和放到非人脸区域计算出来的特征值差别越大越好，这样就可以用来区分人脸和非人脸。
通过改变特征模板的大小和位置，可在图像子窗口中穷举出大量的特征。上图的特征模板称为“特征原型”；特征原型在图像子窗口中扩展（平移伸缩）得到的特征称为“矩形特征”；矩形特征的值称为“特征值”。
积分图主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中，当要计算某个区域的像素和时可以直接索引数组的元素，不用重新计算这个区域的像素和，从而加快了计算（这有个相应的称呼，叫做动态规划算法）。积分图能够在多种尺度下，使用相同的时间（常数时间）来计算不同的特征，因此大大提高了检测速度。 积分图是一种能够描述全局信息的矩阵表示方法。积分图的构造方式是:位置（𝑖,𝑗）处的值𝑖𝑖(𝑖,𝑗)是原图像(𝑖,𝑗)左上角方向所有像素𝑓(𝑘,𝑙)的和： 积分图构建算法： 1、用𝑠(𝑖,𝑗)表示行方向的累加和，初始化𝑠(𝑖,−1)=0； 2、使用𝑖𝑖(𝑖,𝑗)表示一个积分图像，初始化𝑖𝑖(−1,𝑖)=0； 3、逐行扫描图像，递归计算每个像素(𝑖,𝑗)行方向的累加和𝑠(𝑖,𝑗)和积分图像𝑖𝑖(𝑖,𝑗)的值： 4、扫描图像一遍，当到达图像右下角像素时，积分图像𝑖𝑖就构建好了。 积分图构造好之后，图像中任何矩阵区域像素累加和都可以通过简单运算得到如图所示： 设D的四个顶点分别为α,β,γ,δ则D的像素和可以表示为:
