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为了满足人们对食物识别的需求,提高生活水平,提出了一种在Android设备上的实时食物识别系统.该系统可通过深度学习的方法对食物目标进行识别,并利用Android网络通信技术对该食物目标的营养参数进行查询并显示.同时,提出了一种跳跃卷积神经网络,在识别任务上保持识别精度的同时,降低了网络复杂度.最终使用HTTP协议对信息进行发送与接收,经实验对比验证,所设计系统具有较好的食物识别性能.