【摘要】：近年來由于人們生活節(jié)奏的加快,很多人都沒有均衡飲食的習(xí)慣,這就導(dǎo)致了一些諸如肥胖、糖尿病等疾病的發(fā)生,如果能夠記錄一天當(dāng)中攝入的所有食物,人們就能更加方便的管理自己的飲食習(xí)慣,幫助減少熱量的攝入,進(jìn)而管理自身健康,減少疾病。但目前大多都是采用飲食日志的方式來進(jìn)行記錄,這種方法既繁瑣也不夠準(zhǔn)確,為了更好地幫助這些患者記錄日常的飲食生活,本文對食品圖像自動識別分類的方法進(jìn)行了研究,主要工作如下:(1)構(gòu)建食品圖像數(shù)據(jù)集。主要從食品圖像數(shù)據(jù)網(wǎng)站中進(jìn)行爬取以及視頻中提取食品圖像,然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了本實(shí)驗(yàn)所需的圖像數(shù)據(jù)集,同時還對部分圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)注,用于之后的圖像關(guān)鍵區(qū)域提取實(shí)驗(yàn)。(2)圖像關(guān)鍵區(qū)域提取。由于采集的食品圖片大多包含了一些其他的復(fù)雜背景內(nèi)容,對模型的訓(xùn)練結(jié)果會產(chǎn)生較大的影響,如果能夠只針對圖像關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行訓(xùn)練,會很大程度提高模型識別準(zhǔn)確率,所以本文提出了基于Yolov3的圖像關(guān)鍵區(qū)域提取方法,并進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一方法的有效性。(3)模型訓(xùn)練。將提取出的圖像關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行整理成新的數(shù)據(jù)集,并對VGG16、ResNet50、InceptionV3這三個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),研究分析了不同訓(xùn)練模式以及網(wǎng)絡(luò)深度對食品圖像識別效果的影響。(4)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于web的食品圖像識別系統(tǒng)。使用Tensorflow serving將已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行上線并發(fā)布服務(wù),然后系統(tǒng)調(diào)用這一服務(wù),對用戶輸入的圖片進(jìn)行識別,接下來根據(jù)識別的結(jié)果去查詢食品數(shù)據(jù)庫,最后將查詢到的食品信息展示給用戶。
【圖文】：

武漢輕工大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文所以科研人員對圖像特征提取算法的研究和改進(jìn)從未間斷過索，目前在這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得了相當(dāng)顯著的成果。反向傳播算法傳播算法是在 1988 年由 Paul Werbos 等人提出來的[35]，但該引起太大的重視。然后直到 Geoffrey Hinto 等人發(fā)現(xiàn)這一算更新上更優(yōu)于其他的算法，這才使得這一算法被廣泛使用。個不斷對參數(shù)進(jìn)行迭代更新的過程，直到實(shí)際輸出值接近期新并得到最終的參數(shù)。來看一下一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 2.1，以此來詳細(xì)介紹。

在介紹 VGG16 模型之前，有必要先了解一下 VGGNet 架構(gòu)，它是由ogle 公司的一個研究員和牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺組合一起進(jìn)行研發(fā)的，他們在入的研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型后，通過不斷地堆積卷積核和最大池化層，建出了基于 CNN 的 16 和 19 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但 VGG 模型從原理上來講跟傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并沒有太大的差異。VGGNet 主要是靠大量堆積卷積層和池化層來加深網(wǎng)絡(luò)來提高性能，盡管為增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)而導(dǎo)致訓(xùn)練參數(shù)量變得很大，但這個參數(shù)量是在可范圍內(nèi)的，最后把訓(xùn)練的參數(shù)都匯集到了全連接層。在模型中使用了 1*1 的積核讓輸入通道進(jìn)行線性變換，提煉特征把多通道的特征進(jìn)行組合，這一架相較于以往的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型做了很大的改進(jìn)。在了解 VGGNet 的基本架構(gòu)之后，，接下來將具體講解 VGG16 模型，這其是 VGGNet 模型的一個變種，當(dāng)然也是目前比較受歡迎的一個模型，圖 2.2示了其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
【學(xué)位授予單位】：武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TS971;TP391.41;TP393.09

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本文編號：2679350