一般影像辨识 不外取pre-process -> take feature -> detection -> post-process feature现在大多用HOG Haar-like 当然也有蛮trivial的 比如直接拿像素值 这边就是你再问的training set如何产生 可以用上头两个关键字查看看 detection 就用你讲的classifier 基本上就是pattern recognition课程的内容 去上课就会懂 用opencv的好处是 一些经典或是已经商品化的东西 在上头都有实作了 而且效率也不是太差算是不错的范本 影像辨识大多是结果论 快 准就是好 方法太古怪 理论太深奥但是效果很烂 往往不能被接受 ※ 引述《kingbike (克尔)》之铭言： : 各位先进好 : 有几个问题想要请教各位 : 就是我想在移动的Camera中，辨识特定的物品；需要从哪方面开始Study阿? : 有在CodeProject上面找到ㄧ个sample : http://www.codeproject.com/KB/audio-video/face_detection.aspx : 是否将他人脸的tranning set 换成我需要辨识物品的tranning set就可以了呢? : 不过这些tranning set要如何产生呢? (当中有提到tranning可用matlab产生?) : 里面提到(PCA, LDA, ICA), artificial neural networks (ANN), : support vector machines (SVM), SSE programming, 技术都不了解； : (对於影像处理我是完完全全的新手) : 因为时间满紧迫的无法一一去做深入的了解 : 想知道对於影像辨识 是否有比较简单的sample code可供参考 : 还有若要达成我的目的该Study哪方面的知识呢? : 谢谢! --

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