在Opencv訓練時可以將訓練結果存成xml or yml
這時檔案的大小會受到訓練張數、特徵點影響(我以eigenface recognition來看)
我的訓練圖片是80*64*24bmp(15KB)
問題來了，我用8個標籤、每個標籤1張圖、特徵點50
下去算之後大小竟然到559KB，這些數字甚至比原本的圖片加起來還大了…
這個演算法看起來是將所有的圖片做一個平均臉
之後用特徵向量差異的方式去判斷跟誰的差異最小
我這裡用每個人四張樣本，共四個人，特徵點10
檔案大小1615KB
http://codepad.org/p7adINhV
請問一下各位，這段yml裡面代表的大概是什麼意思呢
該如何去減少檔案大小，系統記憶體只有512MB，最多有辦法做多少人的資料庫呢
還請對這些東西比較瞭解的大大協助解釋一下，謝謝您

看不出來這和C/C++有什麼關係XD 不過單就你給的yml看我看到一堆很長但其實範圍只在幾千幾百以內的浮點數需要的精度不到這麼高的話，看能不能限制輸出格式其他部份我就沒研究了XD

你想用machine learning卻不知道你的machine是怎麼learn的...你的xml file裏面每個值都是一個feature套在圖片上後算出來的 要縮小你的檔案大小等於是降低機器學習的準確度 另外你提供的檔案大小是正常的 opencvboosting出來的xml大概都是1mb上下，甚至更大要不降低你的機器學習出來的程式準確度同時縮小檔案就跟F大說的一樣 降低浮點數的準確度

ㄏㄏ 我train過3000張照片 要快10G

謝謝大大們的解說，之前是主要因為XML比原圖檔大了，以為哪裡有弄錯，雖然不太懂他的machine learning，不過看來要在降低檔案大小跟精準度中做個取捨就是了!