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一種基于候選區(qū)域的多種食品圖像識別系統(tǒng)

發(fā)布時間:2024-12-18 06:58
   通過對候選區(qū)域食物進(jìn)行檢測,根據(jù)不同特征對其進(jìn)行分類。通過融合多個區(qū)域檢測器的輸出結(jié)果來檢測候選區(qū)域,以組合每個類別的圖像特征MKL估計最優(yōu)權(quán)值。基于特征融合的食品識別方法,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,估計多重候選食物的圖像。結(jié)果表明,對于多種食品圖像數(shù)據(jù)集,實(shí)現(xiàn)了55.8%的分類率,對于食品識別領(lǐng)域具有一定的參考意義。

【文章頁數(shù)】:4 頁

【部分圖文】:

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

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)作為主要的檢測器。DPM是一個雙層的層次模型,它由一個全局過濾器和幾個部分模型組成。每個部件模型指定一個空間模型和一個局部過濾器?臻g模型定義了一組相對于檢測窗口的局部過濾器允許位置,以及每個位置的變形成本。檢測窗口的分?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

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。當(dāng)C接近1時,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 圖像特征識別結(jié)果

圖3 圖像特征識別結(jié)果

BoF方法雖然簡單,但在視覺對象分類/識別環(huán)境中具有良好的圖像概念表示能力,受到了物體識別研究領(lǐng)域的關(guān)注。在BoF方案中,首先對一組局部圖像點(diǎn)進(jìn)行采樣,通過對每個點(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,它對光照變....


圖4 DPM MKL與only DPM的分類率比較

圖4 DPM MKL與only DPM的分類率比較

在單區(qū)域檢測方法中,DPM是最為可行的方法,因?yàn)镈PM是最先進(jìn)的對象檢測方法之一。試驗(yàn)同時應(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:4017111

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