在Opencv训练时可以将训练结果存成xml or yml
这时档案的大小会受到训练张数、特征点影响(我以eigenface recognition来看)
我的训练图片是80*64*24bmp(15KB)
问题来了，我用8个标签、每个标签1张图、特征点50
下去算之后大小竟然到559KB，这些数字甚至比原本的图片加起来还大了…
这个算法看起来是将所有的图片做一个平均脸
之后用特征向量差异的方式去判断跟谁的差异最小
我这里用每个人四张样本，共四个人，特征点10
档案大小1615KB
http://codepad.org/p7adINhV
请问一下各位，这段yml里面代表的大概是什么意思呢
该如何去减少档案大小，系统内存只有512MB，最多有办法做多少人的数据库呢
还请对这些东西比较了解的大大协助解释一下，谢谢您

看不出来这和C/C++有什么关系XD 不过单就你给的yml看我看到一堆很长但其实范围只在几千几百以内的浮点数需要的精度不到这么高的话，看能不能限制输出格式其他部份我就没研究了XD

你想用machine learning却不知道你的machine是怎么learn的...你的xml file里面每个值都是一个feature套在图片上后算出来的 要缩小你的档案大小等于是降低机器学习的准确度 另外你提供的档案大小是正常的 opencvboosting出来的xml大概都是1mb上下，甚至更大要不降低你的机器学习出来的程式准确度同时缩小档案就跟F大说的一样 降低浮点数的准确度

ㄏㄏ 我train过3000张照片 要快10G

谢谢大大们的解说，之前是主要因为XML比原图档大了，以为哪里有弄错，虽然不太懂他的machine learning，不过看来要在降低档案大小跟精准度中做个取舍就是了!