抓取、支付与用餐：面向智能餐厅的语义食物检测
计算机视觉与模式识别
2017-11-15 v1
摘要
人们对自身营养习惯关注度的提升已引起对自动食物分析领域的相当关注。聚焦于自助餐厅环境，自动食物分析不仅有助于从顾客所选食物中提取营养信息，而且对于解决高需求时段收银台产生的瓶颈以加快服务速度也极具价值。本文中，我们解决食堂与餐厅环境中的自动餐盘分析问题，即预测餐盘图像上放置的多种食物。我们提出一种基于卷积神经网络的新型食物分析方法，称之为语义食物检测(Semantic Food Detection)，其在同一框架中集成了食物定位、识别与分割。我们证明，在公开数据集UNIMIB2016上，我们的方法以可观幅度改进了当前最优的食物检测，在F-measure方面达到约90%，从而向餐厅环境中的自动结算提供了显著的技术进步。
引用
@article{arxiv.1711.05128,
title = {Grab, Pay and Eat: Semantic Food Detection for Smart Restaurants},
author = {Eduardo Aguilar and Beatriz Remeseiro and Marc Bolaños and Petia Radeva},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.05128},
year = {2017}
}