食品圖像識別是近年來計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點之一�；谝曈X的食品識別技術(shù)不僅可以幫助人們快速認識不熟悉的食品,還可以用于飲食偏好分析和推薦、營養(yǎng)成分分析和卡路里測量、飲食健康評估和建議等一系列人工智能應(yīng)用,具有廣泛的應(yīng)用前景。但是,目前食品識別相關(guān)研究大多局限于西餐和日式菜品。中餐菜品種類繁多,并且同一菜品的外形往往呈現(xiàn)多樣性,而外形相似的菜品可能分屬于不同類別,因此多目標中餐菜品的視覺識別仍然是一個未決的挑戰(zhàn)。本文以學校食堂為典型應(yīng)用場景,研究多目標中餐菜品圖像的識別問題。本文研究采用如下技術(shù)路線:對于打好菜的食堂托盤圖像,首先利用無監(jiān)督的圖像分割算法實現(xiàn)每個中餐菜品區(qū)域的提取,再將提取到的目標區(qū)域逐個送入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分類識別。主要工作內(nèi)容和創(chuàng)新性成果包括如下三個方面。(1)在缺少公開的中餐菜品目標檢測大型數(shù)據(jù)集的情況下,提出了一種傳統(tǒng)非學習的、基于局部變分和區(qū)域分析的多目標中餐菜品圖像分割算法。該分割算法無需訓練,能夠直接定位和提取菜品目標。輸入圖像經(jīng)過引導濾波的預(yù)處理后,利用SLIC算法聚類成超像素,然后以超像素為頂點、以超像素之間LAB特征的歐氏距離為邊的代價,構(gòu)建松弛...

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
縮略詞表
第1章 緒論
    1.1 課題背景與研究意義
    1.2 菜品圖像分割算法發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 西餐和日式菜品圖像分割算法發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 中餐菜品圖像分割算法發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 存在問題
    1.3 菜品圖像識別算法發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.1 西餐和日式菜品圖像識別算法發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.2 中餐菜品圖像識別算法發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.3 存在問題
    1.4 本文主要貢獻與內(nèi)容組織
        1.4.1 本文主要工作和貢獻
        1.4.2 本文內(nèi)容組織
第2章 中餐菜品分割算法
    2.1 基于圖的圖像分割理論基礎(chǔ)
    2.2 本章提出的中餐菜品圖像分割算法
        2.2.1 引導濾波算法
        2.2.2 SLIC超像素聚類
        2.2.3 基于超像素的松弛圖模型
        2.2.4 局部變分思想驅(qū)動的超像素進一步聚合算法
        2.2.5 區(qū)域分析算法
    2.3 實驗結(jié)果與分析
        2.3.1 基于區(qū)域的精度和召回率曲線評估
        2.3.2 基于區(qū)域的重合率指標評估
    2.4 本章小結(jié)
第3章 中餐菜品識別算法
    3.1 雙流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 全局特征流網(wǎng)絡(luò)
        3.1.2 局部特征流網(wǎng)絡(luò)
        3.1.3 跨流連接
    3.2 損失函數(shù)
        3.2.1 權(quán)重交叉熵損失函數(shù)
        3.2.2 成對混淆損失函數(shù)
    3.3 實驗結(jié)果與分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)集介紹和預(yù)處理
        3.3.2 模型評估指標
        3.3.3 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果
        3.3.4 提出的雙流網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果
        3.3.5 不同的跨流連接方式測試結(jié)果
        3.3.6 不同的損失函數(shù)測試結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第4章 多目標中餐菜品識別算法
    4.1 多目標中餐菜品識別算法框架
    4.2 本校區(qū)食堂菜品數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
    4.3 不同網(wǎng)絡(luò)在本校區(qū)食堂菜品數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果與分析
        4.3.1 數(shù)據(jù)集劃分和實驗參數(shù)設(shè)置
        4.3.2 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)實驗結(jié)果與分析
        4.3.3 提出的雙流網(wǎng)絡(luò)實驗結(jié)果與分析
    4.4 多目標中餐菜品識別算法演示
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻
個人筒歷、攻讀碩士學位期間主要的學術(shù)成果



本文編號：3828126