最小化FaceRecognizer加載時間

Question

我以下這裏的例子： http://docs.opencv.org/2.4/modules/contrib/doc/facerec/tutorial/facerec_save_load.html

Ptr<FaceRecognizer> model0 = createFisherFaceRecognizer(); 
model0->train(images, labels); 
model0->save("faces_at.yml"); // save the model to faces_at.yaml 

的問題是，保存文件的大小大，它隨着數字的輸入（這是我訓練我的模型上）增加。有什麼辦法可以減小文件大小嗎？由於我的應用程序的性質，我需要重複加載我的預測變量，這使得一切都非常緩慢。 保存完文件後，我沒有進行任何培訓，我只用預測的faceRecognizer進行預測。

當我看着YAML的文件，似乎模型保存的事情之一，是這樣的：

eigenvectors: !!opencv-matrix 
    rows: 10304 
    cols: 29 

其中29是投入10304 = 92x112數量和圖像的分辨率。該算法是否需要這些數據進行預測？

我可以修改正在保存的內容和正在加載的內容，以便減少需要保存的數據量嗎？如果是這樣，那麼需要保存什麼以及我應該在哪裏更改？

Answer 1

最簡單的事情就是減少輸入面的大小。 92x112圖像看起來很小，但識別應該在小得多的圖像上正常工作。