【摘 要】
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近年来由于人们生活节奏的加快,很多人都没有均衡饮食的习惯,这就导致了一些诸如肥胖、糖尿病等疾病的发生,如果能够记录一天当中摄入的所有食物,人们就能更加方便的管理自己的饮食习惯,帮助减少热量的摄入,进而管理自身健康,减少疾病。但目前大多都是采用饮食日志的方式来进行记录,这种方法既繁琐也不够准确,为了更好地帮助这些患者记录日常的饮食生活,本文对食品图像自动识别分类的方法进行了研究,主要工作如下:(1)
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近年来由于人们生活节奏的加快,很多人都没有均衡饮食的习惯,这就导致了一些诸如肥胖、糖尿病等疾病的发生,如果能够记录一天当中摄入的所有食物,人们就能更加方便的管理自己的饮食习惯,帮助减少热量的摄入,进而管理自身健康,减少疾病。但目前大多都是采用饮食日志的方式来进行记录,这种方法既繁琐也不够准确,为了更好地帮助这些患者记录日常的饮食生活,本文对食品图像自动识别分类的方法进行了研究,主要工作如下:(1)构建食品图像数据集。主要从食品图像数据网站中进行爬取以及视频中提取食品图像,然后在此基础上构建了本实验所需的图像数据集,同时还对部分图片数据进行了标注,用于之后的图像关键区域提取实验。(2)图像关键区域提取。由于采集的食品图片大多包含了一些其他的复杂背景内容,对模型的训练结果会产生较大的影响,如果能够只针对图像关键区域进行训练,会很大程度提高模型识别准确率,所以本文提出了基于Yolov3的图像关键区域提取方法,并进行了相关实验验证了这一方法的有效性。(3)模型训练。将提取出的图像关键区域进行整理成新的数据集,并对VGG16、ResNet50、InceptionV3这三个卷积神经网络模型进行了对比实验,研究分析了不同训练模式以及网络深度对食品图像识别效果的影响。(4)设计并实现了基于web的食品图像识别系统。使用Tensorflow serving将已经训练好的神经网络模型进行上线并发布服务,然后系统调用这一服务,对用户输入的图片进行识别,接下来根据识别的结果去查询食品数据库,最后将查询到的食品信息展示给用户。
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