改进可穿戴第一人称相机图像的食物检测
计算机视觉与模式识别
2023-01-25 v1
摘要
饮食是健康的重要方面。良好的饮食习惯有助于预防多种疾病并提升整体生活质量。为更好理解饮食与健康的关系，已开发基于图像的饮食评估系统以收集饮食信息。我们介绍了自动摄入监测仪（AIM），一种可附着于眼镜上的设备，提供自动免手持方式来捕获进食场景图像。尽管AIM具有若干优势，其捕获的图像有时模糊。模糊图像会显著降低食物图像分析（如食物检测）的性能。本文提出一种方法，通过剔除极度模糊图像对AIM成像传感器采集的图像进行预处理，以提升食物检测性能。
引用
@article{arxiv.2301.07861,
title = {Improving Food Detection For Images From a Wearable Egocentric Camera},
author = {Yue Han and Sri Kalyan Yarlagadda and Tonmoy Ghosh and Fengqing Zhu and Edward Sazonov and Edward J. Delp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07861},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 6 figures, Conference Paper for Imaging and Multimedia Analytics in a Web and Mobile World Conference, IS&T Electronic Imaging Symposium, Burlingame, CA (Virtual), January, 2021