級聯強分類器的策略是，將若干個強分類器由簡單到復雜排列，希望經過訓練使每個強分類器都有較高檢測率，而誤識率可以放低，比如幾乎99%的人臉可以通過，但50%的非人臉也可以通過，這樣如果有20個強分類器級聯，那么他們的總識別率為0.99^20約等于98%，錯誤接受率也僅為0.5^20約等于0.0001%。 這樣的效果就可以滿足現實的需要了。 文獻 [1]中給出了一種由簡單到復雜設計級聯分類器的方法，那就是添加特征法，對于第一個分類器，只用少數幾個特征，之后的每個分類器都在上一個的基礎上添加特征，直到滿足該級的要求。