摘要：图像分类即是将图像结构化为某一特定类别的信息,用事先确定好的类别(string)或实例ID来描述图片,可应用在人脸、场景的识别等领域,为其他更高层次的图像理解任务提供了基础。本文设计了一种基于Turi Create机器学习框架和Open CV机器视觉库的实时图像识别系统。首先在Colaboratoryh云运行环境读入Turi Create,并让Colaboratoryh可以从数据文件夹里面读取内容,然后在Anaconda虚拟环境下建立机器学习框架Turi Create,利用Resnet50数据特征提取,相似搜索查询,然后进行相似关联图搜索,完成建立并且训练模型,从Open CV读入视频利用帧间差分检测运动目标并提取帧,利用模型实现图像实时识别分类。

摘要：步态识别不需要被检测人的配合、非侵犯性,并可在图像分辨率不高和较远的距离条件下实现对人体的身份检测,具有很好的实际应用前景。本文设计了一种基于OpenCV机器视觉库的人体步态识别系统。首先,通过Kinect摄像头和OpenCV函数实现步态图像数据的采集。然后,将图像数据进行预处理,通过背景差分方法提取出人体步态轮廓,并进行归一化。将一个周期的步态轮廓,通过能量图的方法来生成二维步态能量图,并以此为基础实现步态的分类和识别。