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1.
面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络(CNN)方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明:基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能.  相似文献   
2.
当前,食品图像的营养成分识别主要还是集中在食品类别的识别以及作为多标签任务的识别.但是这两种方法并不具备很好的判别性,因为它们忽略了原材料之间的潜在关系.因此,本文在前期工作的基础上引入了原材料之间的关系.具体地说,我们的工作主要分为图像特征提取和原材料关系学习两部分.图像特征提取通过卷积神经网络提取到图像的低维特征向量.图卷积网络通过使用图数据(图的每个节点表示原材料的词嵌入,边表示节点之间的相关性),将图数据直接映射到一组相互依赖的分类器中,并与图像的低维特征向量融合,最后进行分类.通过在Food-101和VireoFood-172两个食品数据集上进行实验,并与当前最好的实验模型进行对比,发现基于图卷积的食品多标签分类方法可以有效地提高食品图像的分类性能.  相似文献   
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