Пример использования svm

[privetvision 4]

Скиньте пожалуйста литературы "для чайников с минимум математики" по svm, желательно на русском. Я еще плаванию в этих понятиях... особенно с параметрами в opencv, что где и кому скармливать и какие результаты ожидаем.

 

Что я не понял:

1. Суть метода, сухой текст из википедии мало чем помогает  "перевод исходных векторов в пространство более высокой размерности и поиск разделяющей гиперплоскости с максимальным зазором в этом пространстве" ;
2. что из себя представляет процесс обучения системы;
3. как происходит процесс распознавания;
4. что из себя представляет набор данных на котором svm обучается;
5. можно ли использовать для видео потока? Все примеры показаны для картинок. 

Есть ли у кого, простой пример svm, объясняющий суть метода (на 20 строк, из примеров opencv трудно читать, там во-первых код громоздкий, во-вторых устаревший, часть функции не работает).

 

 

[Smorodov 579]

Пример ( правда для  OpenCV 2.x).

 

http://www.compvision.ru/forum/index.php/topic/404-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B9-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2-%D1%81-svm/?hl=%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85+%D0%B2%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2

 

 

Выделение по цвету с обучением:

 

http://www.compvision.ru/forum/index.php/topic/1568-распознавание-текста-паспорта-opencv/?p=10881

 

Здесь много литературы: 

 

 

У меня в курсе машины опорных векторов в восьмой лекции.