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一种基于候选区域的多种食品图像识别系统
被引量:
2
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作者
沈凤仙
《湖北农业科学》
2020年第23期152-155,共4页
通过对候选区域食物进行检测,根据不同特征对其进行分类。通过融合多个区域检测器的输出结果来检测候选区域,以组合每个类别的图像特征MKL估计最优权值。基于特征融合的食品识别方法,应用于具有各种视觉特征的候选区域边界盒,按照得分...
通过对候选区域食物进行检测,根据不同特征对其进行分类。通过融合多个区域检测器的输出结果来检测候选区域,以组合每个类别的图像特征MKL估计最优权值。基于特征融合的食品识别方法,应用于具有各种视觉特征的候选区域边界盒,按照得分降序排列,估计多重候选食物的图像。结果表明,对于多种食品图像数据集,实现了55.8%的分类率,对于食品识别领域具有一定的参考意义。
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关键词
多种食品图像
区域检测
窗口搜索
多核学习
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职称材料
题名
一种基于候选区域的多种食品图像识别系统
被引量:
2
1
作者
沈凤仙
机构
三江学院计算机科学与工程学院
出处
《湖北农业科学》
2020年第23期152-155,共4页
文摘
通过对候选区域食物进行检测,根据不同特征对其进行分类。通过融合多个区域检测器的输出结果来检测候选区域,以组合每个类别的图像特征MKL估计最优权值。基于特征融合的食品识别方法,应用于具有各种视觉特征的候选区域边界盒,按照得分降序排列,估计多重候选食物的图像。结果表明,对于多种食品图像数据集,实现了55.8%的分类率,对于食品识别领域具有一定的参考意义。
关键词
多种食品图像
区域检测
窗口搜索
多核学习
Keywords
multiple food images
area detection
window search
multi-core learning
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于候选区域的多种食品图像识别系统
沈凤仙
《湖北农业科学》
2020
2
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