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

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。

车牌识别介绍 opencv数字图像处理，pca+svm车牌识别说明该小工程是我为了学习支持向量机算法作为练习的，但继SVM的理论后，更多的困难体在数字图像处理上，比如车牌检测，字符分割，不过在坚持下都已被解决，希望大家能加入一起体验机器学习与数字图像处理车牌识别的流程： 1检测到车牌 2将车牌的字符分割出来 3字符逐个使用SVM模型识别具体的原理（包括SVM超平面推导公式）位于文件夹“theory”，格式为word 安装教程 python3 安装需要的库即可： numpy pandas openc

文章目录基于SVM支持向量机实现人脸识别SVM支持向量机的定义SVM支持向量机的原理作用如何计算SVM支持向量机的权值w和偏置项b代码实现原理步骤代码实例演示：基于SVM支持向量机实现人脸识别本人本科大三，非985,211出身，这是我写的第一篇博客，其目的是对我这段时间学习SVM支持向量机和PCA降维算法的一次总结。若有错误之处，还请各位路过的大神积极指正。若要转载，请注明出处，谢谢！ SVM支持向量机的定义支持向量机（support vector machines,SVM）是一种十分优秀的二分类算法

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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