I detta papper undersöker vi funktioner och deras kombinationer för mat bildanalys och en klassificeringsmetod baserad på k-nearest grannar och vokabulär träd. Systemet utvärderas på en matbild dataset som består av 1453 bilder av äta tillfällen i 42 matkategorier som förvärvades av 45 deltagare i naturliga matförhållanden. Samma bilddatauppsättning används för att testa det klassificeringssystem som föreslås i det tidigare rapporterade arbetet [1]. Experimentella resultat indikerar att genom att använda vår kombination av funktioner och vokabulärträd för klassificering förbättras livsmedelsklassificeringsprestandan ca 22% för topp 1 klassificeringsnoggrannhet och 10% för topp 4 klassificeringsnoggrannhet.
Också i REF, författarna undersöker funktioner och deras kombinationer för mat bildanalys och en klassificeringsmetod baserad på k-nearest grannar och ordförråd träd.
Analysis of food images: Features and classification
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}