本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name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机视觉库包含在一个便捷的Python包中。使用OpenCV，可以在统一的框架下使用高级算法，例如特征检测、滤波和模式识别等。图1AnacondaCIFAR10数据库免费提供了6000张鸟类的图片和52000，张非鸟类的图片。为了获取更多的数据，这里仍另外添加Caltech-UCSDBirds-200-2011数据库，里面包括了另外的12000张鸟类的图片。在image文件夹里为bird和Nobird两个子目录中分别放入200张照片。图2图片数据在DOS下可以进入刚刚下载解压后的样例目录。创建激活虚拟环境，进入Jupyter笔记本环境并新建一个Python2笔记本，让TuriCreate读取所有的图像文件，并且存储到data数据框完成环境配置和数据导入主要步骤程序如上。2利用Resnet50数据特征提取并对测试集做预测卷积神经网络（]是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。图3卷积神经网络的网络结构最左边的，是输入层,即image中的bird和Nobird，有然后进入卷积层（ConvolutionalLayer），不本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name断从一个矩阵上去寻找某种特征，这种特征可能是某个边缘的形状之类。“池化层”（PoolingLayer）是为了实现采样的目的，确保机器不会认为“必须在左上角的方格位置，有一个尖尖的边缘”。用汇总采样的方式模糊某个特征的位置，将其从“某个具体的点”，扩展成“某个区域”。这里使用的是“最大值采某种特征，这种特征可能是某个边缘的形状之类。“池化层”（PoolingLayer）是为了实现采样的目的，确保机器不会认为“必须在左上角的方格位置，有一个尖尖的边缘”。用汇总采样的方式模糊某个特征的位置，将其从“某个具体的点”，扩展成“某个区域”。这里使用的是“最大值采样”（Max-Pooling）。以2x2范围作为一个最小分块，从分块中寻找最大值，并记录在新的结果矩阵里。随着层数不断向右推进，与此同时图像会变得越来越小，但是层数会变得越来越多。最后把图片中的规律信息抽取出来，并且尽量掌握足够多的模式。图4训练工作完成predictions=model.predict(test_data)把预测的结果（一系列图片对应的标记序列）存入了predictions变量met后输出结果。提出更深层次的训练神经网络更困难，TuriCreate机器学习框架中参考[8]Resnet50提出了一种减轻网络训练负担的残差学习框架，这种网络比以前使用过的网络本质上层次更深。明确地将这层作为输入层相关的学习残差函数，而不是学习未知的函数。同时，提供了全面实验数据，这些数据证明残差网络更容易优化，并且可以从深度增加中大大提高精度。在ImageNet数据集用152层--比VGG网络深8倍的深度来评估残差网络，但它仍具有较低的复杂度。在ImageNet测试集中，这些残差网络整体达到了3.57%的误差。3OpenCV运动目标检测背景差分法是将每一帧图像与背景图像做差，利用当前图像图像识别系统设计-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name