opencv. 課題三選一，包括車速檢測、車牌檢測、運動目標檢測三個課題？個人觀點：就難度而言，速度檢測是三者中難度最大的，其次是車牌檢測和運動目標檢測。運動目標檢測可以給你一些建議，比如高斯混合模型

opencv. 課題三選一，包括車速檢測、車牌檢測、運動目標檢測三個課題？

個人觀點：就難度而言，速度檢測是三者中難度最大的，其次是車牌檢測和運動目標檢測。運動目標檢測可以給你一些建議，比如高斯混合模型。

現(xiàn)在的手機都是用人臉識別，能不能識別寵物的臉呢？

不，生物光譜不同

如果使用opencv，最直接的方法就是訪問GPU。計算量最大的部分是hog的計算。Opencv實現(xiàn)了原始的hog。你可以考慮一下DPM中的豬。通過對hog參數(shù)的調(diào)整，如面元個數(shù)、單元大小、是否插值、如何歸一化等，也可以減少點的計算量，平衡檢測效果。豬的多尺度是很費時的。你可以制作一個多重圖像金字塔，計算每一層的豬，然后縮小這個多重圖像的豬金字塔，得到N個尺度的多尺度豬?；蛘咧苯佑?xùn)練多個不同尺度的分類器逐個遍歷。支持向量機是盡可能線性的。