【摘 要】
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民以食为天,食物在我们的生活中地位十分重要,是我们生活的基本保证。利用计算机识别技术,智能地识别食物图片,方便了我们的生活。但是由于食物图片的多样性,不同类别的食物差距小,同一种食物在不同的条件下状态不同,这些问题造成了食物图片识别的困难。在关于食物图片识别的研究中,很多工作都在提高食物图片识别率上进行了提升,但是当前对于食物图片的识别过程中,仍然存在一些问题。当前的公开数据集不多,没形成统一的图
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民以食为天,食物在我们的生活中地位十分重要,是我们生活的基本保证。利用计算机识别技术,智能地识别食物图片,方便了我们的生活。但是由于食物图片的多样性,不同类别的食物差距小,同一种食物在不同的条件下状态不同,这些问题造成了食物图片识别的困难。在关于食物图片识别的研究中,很多工作都在提高食物图片识别率上进行了提升,但是当前对于食物图片的识别过程中,仍然存在一些问题。当前的公开数据集不多,没形成统一的图片质量评价,数据集中的样本数量不均衡的问题。其次是当前对于食物图片的识别,存在识别精度低,鲁棒性差,泛化能力差,图片特征大多都是全局特征的问题。本文在图片样本的扩展上,除了使用一些对图片的旋转、平移、尺度变换等操作,还使用了改进的DCGAN对抗生成网络算法。使用DCGAN网络,在保证图片生成质量的前提下,对食物图片的数量进行扩增,提高了食物图片数据集的均衡性、样本数量和多样性。为了解决识别模型无法保留细节特征的问题,提出了基于改进的多级卷积核的识别模型,该模型可以对局部特征进行提取,这样可以更加突出食物的特征,同时保留全局特征,从而提高检测识别率。在数据集Food-101上和本文设计的数据集上进行了实验,得到了 91.39%、90.19%的Top-1正确率,比现有的方法识别率高,与此同时本文构建了一个样本量丰富、数据均衡的食物图片数据集。
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