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题名基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类
被引量:11
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作者
梅舒欢
闵巍庆
刘林虎
段华
蒋树强
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机构
山东科技大学数学与系统科学学院
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
中国科学院大学人工智能技术学院
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出处
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2017年第6期635-641,共7页
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基金
国家自然科学基金(61532018
61602437
+7 种基金
61672497
61472229
61202152)
北京市科技计划(D161100001816001)
山东省自然科学基金(ZR2017MF02)
山东省科技发展计划(2016ZDJS02A11
2014GGX101035
2014BSB01020)
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文摘
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.
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关键词
食品图像
图像检索
图像分类
深度学习
FASTER
R-CNN
卷积神经网络
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Keywords
food image
image retrieval
image classification
deep learning
Faster R-CNN
convolutional neural network
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于人工智能的类风湿性关节炎中医辅助诊疗系统
被引量:12
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作者
孙明俊
张丹
郑明智
梅舒欢
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机构
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所
南京新一代人工智能研究院技术部
中国信息通信研究院人工智能(杭州)研究中心
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期343-352,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(No.2018YFC1705504)资助。
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文摘
类风湿性关节炎(RA)是一种广泛存在且慢性、难治的全身性免疫风湿病,中医在其治疗中具有副作用较少、价格相对低廉等优势,但是中医师的缺乏限制RA中医诊疗方案的推广.因此,文中提出基于人工智能的RA中医辅助诊疗系统.通过对患者病历文本和关节影像数据的学习实现对RA和RA证型的判断,辅助医生诊断,并根据证型智能推荐中医药方.文中还基于RA中医药典籍知识构建知识图谱,在医生诊疗过程中提供诊疗知识指导.系统可辅助经验不足的临床医师做出诊疗决策,提高RA的治疗水平,有助于对RA治疗的研究和推广.
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关键词
类风湿性关节炎
人工智能
深度学习
辅助诊断
药方推荐
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Keywords
Rheumatoid Arthritis
Artificial Intelligence
Deep Learning
Aided Diagnosis
Prescription Recommendation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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