通過對(duì)候選區(qū)域食物進(jìn)行檢測(cè),根據(jù)不同特征對(duì)其進(jìn)行分類。通過融合多個(gè)區(qū)域檢測(cè)器的輸出結(jié)果來檢測(cè)候選區(qū)域,以組合每個(gè)類別的圖像特征MKL估計(jì)最優(yōu)權(quán)值。基于特征融合的食品識(shí)別方法,應(yīng)用于具有各種視覺特征的候選區(qū)域邊界盒,按照得分降序排列,估計(jì)多重候選食物的圖像。結(jié)果表明,對(duì)于多種食品圖像數(shù)據(jù)集,實(shí)現(xiàn)了55.8%的分類率,對(duì)于食品識(shí)別領(lǐng)域具有一定的參考意義。

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【部分圖文】：

圖1 遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

使用可變形零件模型（DPM）作為主要的檢測(cè)器。DPM是一個(gè)雙層的層次模型，它由一個(gè)全局過濾器和幾個(gè)部分模型組成。每個(gè)部件模型指定一個(gè)空間模型和一個(gè)局部過濾器�？臻g模型定義了一組相對(duì)于檢測(cè)窗口的局部過濾器允許位置，以及每個(gè)位置的變形成本。檢測(cè)窗口的分?jǐn)?shù)通過根過濾器在窗口上的分?jǐn)?shù)加上....

圖2 圖像處理結(jié)果

式中，S是區(qū)域的大小，L是區(qū)域的周長(zhǎng)。當(dāng)C接近1時(shí)，區(qū)域的形狀接近圓。如果C比1小很多，那么區(qū)域的形狀就離圓很遠(yuǎn)。另外，如果兩個(gè)相鄰區(qū)域的合并區(qū)域圓度大于原始區(qū)域的圓度和閾值，將合并區(qū)域添加到一個(gè)候選集合中，圖像處理結(jié)果如圖2所示。2.2候選區(qū)域積分

圖3 圖像特征識(shí)別結(jié)果

BoF方法雖然簡(jiǎn)單，但在視覺對(duì)象分類/識(shí)別環(huán)境中具有良好的圖像概念表示能力，受到了物體識(shí)別研究領(lǐng)域的關(guān)注。在BoF方案中，首先對(duì)一組局部圖像點(diǎn)進(jìn)行采樣，通過對(duì)每個(gè)點(diǎn)的尺度不變特征變換（SIFT）描述符提取視覺描述符。除了SIFT，還從RGB顏色空間中提取CSIFT，它對(duì)光照變....

圖4 DPM MKL與only DPM的分類率比較

在單區(qū)域檢測(cè)方法中，DPM是最為可行的方法，因?yàn)镈PM是最先進(jìn)的對(duì)象檢測(cè)方法之一。試驗(yàn)同時(shí)應(yīng)用DPM和MKL得到的“DPMMKL”，結(jié)果與僅使用DPM得到的結(jié)果進(jìn)行比較。對(duì)于多食品圖像，前10名中“DPMMKL”的分類率為52.8%，“onlyDPM”的分類率為41.5%。....

本文編號(hào)：4017111