【发布时间】：2013-12-08 13:36:14
【问题描述】：
训练人脸识别器需要很多时间。
这个时间机器是依赖的吗？
如果我有几百人的数据，有什么技巧可以最大限度地减少这段时间？
【问题讨论】：
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你试过lbp face reco吗？更快。
标签： c++ opencv face-detection face-recognition
【发布时间】：2013-12-08 13:36:14
【问题描述】：
是的，它取决于机器，这取决于您在哪里拥有图片 I/O 可能是一个问题，因为它们必须完全读取。
我目前每天在两种不同的模型（opencv 模型）上训练约 5500 张图片，一个需要 40 分钟，另一个需要 3 个小时。但在我开始训练之前，我可能会进行大约 15 分钟的预处理，其中包括：
灰度缩放一切 裁剪面 面部对齐 验证
我发现，如果您要对图片存储库进行大量添加，则保存、加载更容易，如果模型是可更新的，则更新并重新保存以避免在实例化时再次训练。
祝你好运，
奥兰多
【讨论】：