【摘 要】
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食物图像识别是饮食健康系统的关键技术,层级图嵌入算法是分类算法研究领域的重难点之一。结合层级图嵌入算法的食物图像识别算法在饮食健康与医疗检测等应用场景中有着广泛
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食物图像识别是饮食健康系统的关键技术,层级图嵌入算法是分类算法研究领域的重难点之一。结合层级图嵌入算法的食物图像识别算法在饮食健康与医疗检测等应用场景中有着广泛的应用前景。随着国家将饮食健康提升到了国家战略层面,经过层级结构图嵌入优化过的食物识别算法将在实际生活中表现出越来越重要的作用。食物识别准确率是非常重要的指标,但是由于分类模型的精度和冗余度的限制,使得提高识别准确率的代价高昂。结合层级信息进行食物的粗细混合分类提高使用者的接受度很有价值。如何更好地利用层级信息则是难点,因此基于层级图嵌入结构的食物识别方向是非常具有应用价值的研究课题。本文研究了前沿的层级分类算法,并针对其中自上而下的层级分类算法以及图像语义融合所遇到的难点问题进行了研究分析。充分研究和借鉴了层级语义图嵌入算法,将其与卷积神经网络结合。本文设计了一种基于层级语义图嵌入的食物识别算法。论文的主要工作有:本文针对目前自上而下进行层级分类所造成的层级深层节点的分类精度下降问题,提出了基于层级图嵌入的自下而上的层级分类过程。在本文提出的数据集上,本文提出的算法在细分类精度Top-1提升了7.79%。本文提出了层级搜索阈值以精细化地针对不同使用场景进行粗细分类比例的调控。食物图像弱监督识别需要充分的类别语义信息。不同国家食物语料库稀缺,语料收集困难。针对这种语料缺失的问题,本文采用构建层级语义图结构的方式缓解。目前图嵌入依赖于随机游走,但基于随机游走的嵌入方式无法充分地对稀疏图进行信息提取。使用层级语义图嵌入能够有效提取稀疏层级图的结构信息。本文所提出的模型相较于基准线模型,在Top-5指标上提升了2.70%。同时结合层级搜索算法,使得基于层级图嵌入的弱监督食物图像分类算法能够更进一步,实现大类上的模糊化处理。本文在陈静静博士的指导下,收集整理了目前类别最广泛且数据量最大的食物数据集。并在本数据集之上做相应的研究
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