SVM识别时间问题

道玄真人11 2019-01-08 07:12:29

麻烦问一下，用SIFT+BOW结构训练SVM，大约60多个特征向量数，训练好的SVM用于识别系统，大概能用多少时间识别出结果，图片一般是1000*1000的，谢谢各位大神

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zgl7903 2019-01-11

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最好是使用大量实际图片统计验证一下，软硬件配置，参数设置，图像特征等都会影响结果

实验报告——SVM手写数字识别实现

《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章 LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

老师常说，在人工智能未发展起来之前，SVM技术是一统江湖的，SVM常常听到，但究竟是什么呢？最近研究了一下基于SVM技术的手写数字识别。你没有看错，又是手写数字识别，就是喜欢这个手写数字识别，没办法(￢∀￢)σ 一、背景 1.手写数字识别技术的含义 2.手写数字识别技术的理论价值 3.数字识别技术的难点二、SVM技术 1.SVM方法简介 2.线性可划分问题 3.近似线性可分问题...

使用SVM的api实现识别出图片中所写的数字。

图像识别是计算机视觉领域的核心问题之一，其目的是让计算机能够像人类一样理解和识别图像中的信息。形状识别作为图像识别中的重要组成部分，在目标检测、人脸识别、医学图像分析等多个领域都有着广泛的应用。支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 作为一种强大的机器学习算法，近年来在图像识别领域得到了广泛应用，尤其是在形状识别方面表现出色。本文将探讨如何基于支持向量机 SVM 实现形状识别。支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本数据进行分离。

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