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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)信息資源的豐富，越來越多的人習(xí)慣從互聯(lián)網(wǎng)上獲取信息。來自Google的數(shù)據(jù)顯示，人們的搜索信息中有1％是為了尋找做菜方法。不同于傳統(tǒng)的文本搜索方法，本文提出使用手機(jī)拍攝食材圖片來代替輸入食材名稱來進(jìn)行搜索，而實(shí)現(xiàn)這種方式的關(guān)鍵就在于如何通過手機(jī)拍攝的圖片檢索出對應(yīng)的食材。針對上述問題，本文的研究工作內(nèi)容如下:
1.由于目前沒有通用的食材圖像庫，為了展開研究，首要工作就是建庫。通過收集以及圖像轉(zhuǎn)換和增強(qiáng)
2、等一系列預(yù)處理操作，建立了標(biāo)準(zhǔn)食材圖像庫，庫中包含140種食材在內(nèi)的1400幅圖像。
2.為了描述食材圖像的特征，本文根據(jù)食材的特性提出采用多特征融合的方法。利用基于HSV顏色直方圖、Canny算法和Gabor濾波的特征提取算法，提取食材圖像的顏色、形狀和紋理等底層視覺特征，并提出采用圖像中感興趣區(qū)域的長寬比值R作為食材的尺寸特征;通過計(jì)算圖像顏色和紋理特征的歐氏距離，同時結(jié)合形狀匹配來判斷圖像的相似性，并利用R值確定圖像
3、的尺寸相似性約束區(qū)間。對20種不同食材圖像進(jìn)行相似檢索實(shí)驗(yàn)，在保持較好的查全率的基礎(chǔ)上，圖像查準(zhǔn)率達(dá)到78％，表明該方法可以較好的描述食材圖像。
3.為了由手機(jī)拍攝的圖片檢索出對應(yīng)食材，在上述方法描述圖像相似性的基礎(chǔ)上，本文采用K近鄰算法進(jìn)行檢索。實(shí)驗(yàn)采用手機(jī)采集的11種不同食材的圖像作為測試圖像，檢索的準(zhǔn)確率達(dá)到70％以上，表明K近鄰算法對食材圖像的檢索有較好的效果。
4.利用上述研究成果，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向
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