食物攝取事件中器皿邊緣檢測與識別的研究.pdf

1、當今社會，高科技和經(jīng)濟迅猛發(fā)展，“衣足飯飽”的基本生存已經(jīng)不能滿足人們的需要，越來越多的人們開始追求并倡導“更環(huán)保、更健康”的綠色生活。然而，現(xiàn)實的狀況卻與人們對這種高品質生活的追求背道而馳，越來越多的病癥不斷出現(xiàn)，譬如:肥胖癥，糖尿病，高血壓，冠心病等多種“現(xiàn)代文明病”，早已經(jīng)成為危害人們健康的主要病癥。人體生理活動進行監(jiān)測和監(jiān)控的視頻，可以用來分析影響人們身體健康的因素，并且對未來社會中，人們不斷追求更健康更環(huán)保的生活具有非常深遠的

2、意義。
　　本文是通過人體攜帶可穿戴的電子監(jiān)控設備，對一天的生理活動視頻進行分析，對食物攝取行為事件進行判定的研究。提出了一種基于多融合處理的橢圓檢測算法，按照算法流程分別闡述了邊緣檢測，輪廓分割，輪廓檢測，弧線段過濾與重組，引入凸性約束的影響和基于最小二乘橢圓擬合方法的檢測方法。將實際復雜問題轉換成器皿的邊緣檢測問題，從而為人體攝取能量與健康的主要因素的研究提供有效地科學依據(jù)。
　　在本論文中，首先介紹了本課題的研究背景，

3、然后描述了課題研究面臨的問題，詳細闡述了基于多融合處理的橢圓檢測算法，算法流程為邊緣檢測，輪廓檢測，輪廓分割，過濾篩選找出最優(yōu)弧線段，引入凸性約束，將弧線段進行重新組合。同時，詳細的闡述了引入凸性約束方法產(chǎn)生的影響，最后提出了基于最小二乘擬合的橢圓檢測方法。本論文將算法應用于真實的生活場景檢測器皿邊緣，作為食物攝取行為事件的判定依據(jù)。選取三個不同場景進行實驗檢測，并對檢測結果做出分析，最后是總結和展望。
　　為了驗證文中算法的正確