Aadboost算法系统具有较高的检测速率，且不易出现过适应现象。但是该算法在实现过程中为取得更高的检测精度则需要较大的训练样本集，在每次迭代过程中，训练一个弱分类器则对应该样本集中的每一个样本，每个样本具有很多特征，因此从庞大的特征中训练得到最优弱分类器的计算量增大。典型的 Adaboost 算法采用的搜索机制是回溯法，虽然在训练弱分类器时每一次都是由贪心算法来获得局部最佳弱分类器，但是却不能确保选择出来加权后的是整体最佳。在选择具有最小误差的弱分类器之后，对每个样本的权值进行更新，增大错误分类的样本对应的权值，相对地减小被正确分类的样本权重。且执行效果依赖于弱分类器的选择，搜索时间随之增加，故训练过程使得整个系统的所用时间非常大，也因此限制了该算法的广泛应用。另一方面，在算法实现过程中，从检测率和对正样本的误识率两个方面向预期值逐渐逼近来构造级联分类器，迭代训练生成大量的弱分类器后才能实现这一构造过程。由此推出循环逼近的训练分类器需要消耗更多的时间。