基于果蔬識別的熱量測量技術研究.pdf

1、隨著人工智能領域的不斷發(fā)展，人們的生活逐步走向智能化，其中圖像識別技術在人工智能領域中占據著重要地位。隨著人們生活水平的提高、食品種類的豐富，如何了解自身的膳食結構、營養(yǎng)和健康狀況，改善營養(yǎng)攝入情況，獲得健康的生活方式成為人們越來越重視的問題。目前，國外有針對西餐的營養(yǎng)及熱量測量系統(tǒng)，但由于中餐的制作工藝復雜以及食物種類繁多，尚未有針對中餐的營養(yǎng)及熱量測量系統(tǒng)。
　　本文針對如何測量中餐攝入營養(yǎng)這一問題展開研究，由于中餐制作流程復

2、雜，因此本文著重研究中餐原材料果蔬部分的識別及營養(yǎng)測量，并估算整體熱量及營養(yǎng)體系。首先，本文研究果蔬圖像在復雜環(huán)境及光照不受控的條件下果蔬位置的定位技術，使用改進后的流形排序顯著性檢測算法，在原有技術基礎上融合梯度能量及位置信息進行果蔬定位;其次，本文將果蔬的顏色特征、輪廓特征及紋理特征進行融合，通過引入TPS變換模型對SVM分類器進行改進，并使用改進后的SVM分類器對融合特征進行分類;本文使用卷積神經網絡和改進后的SVM分類器對數(shù)據集

3、進行測試，實驗結果表明改進后的SVM分類器對小樣本數(shù)據集的分類結果正確率更高;最后，本文使用拇指測量法，引入成人大拇指作為比例尺，進行果蔬體積的估算獲取果蔬體積數(shù)據，并通過中國食品營養(yǎng)網的數(shù)據庫獲得果蔬營養(yǎng)及熱量信息。
　　基于果蔬識別的熱量測量系統(tǒng)可以實現(xiàn)實時檢測果蔬類別，自動顯示當前果蔬的熱量及營養(yǎng)含量，并給出合理的營養(yǎng)改善建議。該系統(tǒng)可以令用戶自行統(tǒng)計每日攝入的營養(yǎng)及熱量，有利于改善人們的膳食結構和健康狀況，具有廣闊的應用前