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1 .特征向量降维；本次主要运用的是HOG特征.256*256的图像多达142964条特征向量;然而，数据表中，绝大多数值都是0很明显，很多维的数据是冗余的，是对向量空间划分无意义的，只会增加算法的运行时间；如何精简这些特征向量？提取其中起主要作用的维度2 .多特征融合.能否自定义一些特征向量？现行的一些特征向量提取大多拥有较好的兼容性、适用性，但对应的，其对具体问题的针对性往往会差一些；能否自定一些特征，将这些特征融入到降维后的总特征向量中，用于学习训练？3 .有些图像好像我自己也不太确定是NB还是AB?Oooooo这类图像在训练集中的标注会很大程度影响训练结果的准确性。（训练集中不能有错值）
