資料介紹
大數(shù)據(jù)時(shí)代下隨著計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的提高,傳感技術(shù)、音頻技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)得到不斷地發(fā)展,視頻幀和圖像信息作為人類通過客觀世界獲得信息的主要來源之一更是得到了諸多的重視。如今計(jì)算機(jī)視覺作為當(dāng)下研究的熱潮之一,擁有諸如識(shí)別、運(yùn)動(dòng)、場景重建、圖像恢復(fù)等眾多技術(shù)挑戰(zhàn)。其中又以物體識(shí)別最為重要。與此同時(shí),眾多的物體識(shí)別系統(tǒng)卻僅僅側(cè)重于物體識(shí)別的精度而缺乏其他輔助功能的實(shí)現(xiàn),如何擁有更好的人機(jī)交互以及更廣闊的市場前景的物體自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是當(dāng)下眾多開發(fā)者所探討的。在本文中我們將物體識(shí)別與語音處理相結(jié)合,首先在物體識(shí)別算法Tracking-Learning-Detection(TLD)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),以給定的一類物體的圖片數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),訓(xùn)練出適合于識(shí)別該類物體的分類器,從而判斷新的物體是否為目標(biāo)物體,實(shí)現(xiàn)對(duì)指定一類物體的識(shí)別;同時(shí)該系統(tǒng)將以語音識(shí)別作為人機(jī)交互的基礎(chǔ),使用戶可以利用語音將圖片數(shù)據(jù)添加到訓(xùn)練集中并更新分類器,同時(shí)采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方式(DTW)對(duì)語音特征進(jìn)行匹配從而保證了語音識(shí)別的準(zhǔn)確度。
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