【摘要】：圖像分類是指通過圖像的特征區(qū)分不同圖像類別的方法,傳統(tǒng)的圖像分類方法通過特征描述符加分類器的方法來實現(xiàn),隨著人工智能以及深度學習技術(shù)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像分類中應用的越來越多,且表現(xiàn)出很好的分類性能。在圖像分類任務中通過優(yōu)化網(wǎng)絡模型和增強數(shù)據(jù)集可以有效地提升圖像分類的準確率。目前大部分模型的優(yōu)化僅針對特定的數(shù)據(jù)集,將已經(jīng)構(gòu)造好的模型應用于增量式的數(shù)據(jù)集時通常需要進行模型改造。雖然目前有大量的公開數(shù)據(jù)集可用于圖像分類,但是針對性的數(shù)據(jù)集卻是非常有限,目前被公開的可用于菜肴分類的數(shù)據(jù)集,針對中式菜肴食材的數(shù)據(jù)集非常稀缺。本文針對以上問題構(gòu)造了一個包含有369個類別的食材圖像數(shù)據(jù)集,并針對性的提出了一種多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并做了相應的分析。具體研究內(nèi)容包括以下幾點:首先,本文構(gòu)造了一個大規(guī)模的中國菜肴食材數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集共包括369個食材類別。數(shù)據(jù)集的構(gòu)造過程中主要應用了網(wǎng)絡爬蟲技術(shù),具體構(gòu)造流程為通過爬蟲技術(shù)以及統(tǒng)計技術(shù)確定待構(gòu)造數(shù)據(jù)集中食材種類名單。根據(jù)確定的名單采用三級網(wǎng)絡爬蟲技術(shù)進行圖片的獲取,并通過半自動化的處理方式對圖片進行篩選,最終構(gòu)造一個包含369個類別的大規(guī)模食材數(shù)據(jù)集。其次,本文提出了一種多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡時,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)造的最開始采用了空間變換層,使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡擁有顯式的圖片處理模塊,可保證在模型進行學習的過程中的圖片數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)不變性。最后,本文設(shè)計多組對比實驗用于驗證本文構(gòu)造多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型在圖像分類任務中的效果。實驗結(jié)果表明,本文構(gòu)造的模型在本文構(gòu)造的中式菜肴食材圖像數(shù)據(jù)集上有很好的效果。在與當前主流的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡針對本文構(gòu)造的食材數(shù)據(jù)集進行分類對比時,本文構(gòu)造的模型也取得了較好的效果。
【學位授予單位】：武漢輕工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18;TS972.111
【圖文】：

食材數(shù)據(jù)集構(gòu)造流程圖

圖 2.4 豆果美食菜肴食材清單圖圖 2.5 美食天下菜肴食材清單圖css 選擇器或是 xpathclass="s></d> 2.1 所示：（由于清單過長，在此僅顯

美食天下菜肴食材清單圖

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