我目前正在开发一个情感框架，计划使用移动平台上的摄像头输入来识别用户当前的情感表达。通过使用CI2CV，我成功提取了66个特征点。利用这些特征点，我应该能够将表情分类为8种预定义的基本情感，并以概率形式呈现，例如：快乐=81%，愤怒=9%…等等

对于这个目的，哪种方法更有效？使用SVM还是神经网络？请注意，这必须在移动平台上进行，因此资源消耗和限制是一个需要考虑的问题。

回答：

如前所述，仅在移动设备上执行实际的分类操作。因此，就训练模型的分类时间而言：如果构建的是线性模型，那么SVM和神经网络的速度将同样快。然而，如果使用非线性变换，SVM可能会显著变慢，特别是当它选择了过多的支持向量时。拥有N个支持向量的SVM的速度大致相当于拥有N个隐藏神经元的神经网络的速度。