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文檔簡(jiǎn)介
1、近幾年,隨著機(jī)器視覺、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)以及人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展,智能家居領(lǐng)域開始受到廣泛關(guān)注,其中以智能冰箱的發(fā)展最為顯著。智能冰箱期望實(shí)現(xiàn)食材的保鮮周期、種類、數(shù)量識(shí)別以及個(gè)性化食譜推薦等智能化食材管理功能。針對(duì)這一實(shí)際問題,機(jī)器視覺研究中的目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)分類、目標(biāo)識(shí)別與計(jì)數(shù)等方法提供了相應(yīng)的技術(shù)路線。然而,與一般的機(jī)器視覺任務(wù)不同,這一特定領(lǐng)域的研究需要專門的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。
因此,本文構(gòu)建一個(gè)新的、層次化結(jié)構(gòu)的果蔬原材料圖像數(shù)據(jù)
2、庫(kù),命名為VegFru數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)的類別結(jié)構(gòu)符合人們?nèi)粘5娘嬍澈团腼兞?xí)慣,基本囊括了所有常見的果蔬類別。目前,VegFru數(shù)據(jù)庫(kù)包含15大類,200小類蔬菜,10大類,92小類水果。每類包含200張以上自然圖片,整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)包含91,117張蔬菜圖片,69,817張水果圖片,總共160,000張以上圖片。
針對(duì)提出的VegFru數(shù)據(jù)庫(kù),首先進(jìn)行基本的混合粒度圖像分類研究。為了與其他標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比,本文分別使用傳統(tǒng)特征模型和卷
3、積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類研究。傳統(tǒng)分類模型使用BOW和SPM相結(jié)合的特征提取框架,首先提取多尺度SIFT和CM作為底層特征,分別進(jìn)行LSA編碼和FV編碼,然后在空間金字塔子區(qū)域內(nèi)進(jìn)行最大池化得到圖像的直方圖表示,最后使用線性分類器分別對(duì)蔬菜和水果進(jìn)行分類;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則分別給出VegFru數(shù)據(jù)庫(kù)在AlexNet、CaffeNet以及GoogLeNet三個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型中的分類結(jié)果。
在基本分類模型的基礎(chǔ)上,本文提出一個(gè)基于自上而下
4、注意圖分割的混合粒度圖像分類模型。首先,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中引入注意信息,檢測(cè)和分割出圖像的目標(biāo)區(qū)域;然后利用分割圖像學(xué)習(xí)新的網(wǎng)絡(luò)模型得到分割網(wǎng)絡(luò),迫使網(wǎng)絡(luò)關(guān)注圖像的判別性目標(biāo)區(qū)域,從而得到較優(yōu)的初始化權(quán)值;使用原始圖像對(duì)分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào),最后得到的分部訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)不僅能夠充分挖掘圖像的目標(biāo)區(qū)域信息,還能補(bǔ)充分割網(wǎng)絡(luò)遺漏的互補(bǔ)信息,進(jìn)一步提高分類性能。
綜上所述,本文在智能家居的應(yīng)用背景下,構(gòu)建了一個(gè)特定領(lǐng)域的果蔬原材料混合粒度圖
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