级联强分类器的策略是，将若干个强分类器由简单到复杂排列，希望经过训练使每个强分类器都有较高检测率，而误识率可以放低，比如几乎99%的人脸可以通过，但50%的非人脸也可以通过，这样如果有20个强分类器级联，那么他们的总识别率为0.99^20约等于98%，错误接受率也仅为0.5^20约等于0.0001%。 这样的效果就可以满足现实的需要了。 文献 [1]中给出了一种由简单到复杂设计级联分类器的方法，那就是添加特征法，对于第一个分类器，只用少数几个特征，之后的每个分类器都在上一个的基础上添加特征，直到满足该级的要求。