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大數據時代下隨著計算機數據處理能力的提高，傳感技術、音頻技術、自動化控制技術得到不斷地發展，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。如今計算機視覺作為當下研究的熱潮之一，擁有諸如識別、運動、場景重建、圖像恢復等眾多技術挑戰。其中又以物體識別最為重要。與此同時，眾多的物體識別系統卻僅僅側重于物體識別的精度而缺乏其他輔助功能的實現，如何擁有更好的人機交互以及更廣闊的市場前景的物體自動識別系統是當下眾多開發者所探討的。在本文中我們將物體識別與語音處理相結合，首先在物體識別算法Tracking-Learning-Detection（TLD）的基礎上進行改進，以給定的一類物體的圖片數據集為基礎，訓練出適合于識別該類物體的分類器，從而判斷新的物體是否為目標物體，實現對指定一類物體的識別；同時該系統將以語音識別作為人機交互的基礎，使用戶可以利用語音將圖片數據添加到訓練集中并更新分類器，同時采用動態規劃的方式（DTW）對語音特征進行匹配從而保證了語音識別的準確度。
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