利用上下文辅助餐厅食物自动识别
计算机视觉与模式识别
2016-11-17 v1
摘要
移动摄像头的普及导致美食照片（即反映人们所吃食物的图片）数量急剧增加。在本文中，我们研究如何利用在餐厅拍摄所吃食物的照片来实现食物记录自动化。我们提议利用照片拍摄地点的上下文以及可从线上获取的餐厅附加信息，并结合最先进的计算机视觉技术来识别所消费的食物。为此，我们通过使用餐厅在线菜单数据库中的图像训练分类器，展示了基于图像的餐厅食物识别。我们在无约束的真实世界环境下，使用在10家餐厅拍摄的涵盖5种不同类型食物（美式、印度式、意式、墨西哥式和泰式）的食物图像评估了系统性能。
引用
@article{arxiv.1510.02078,
title = {Leveraging Context to Support Automated Food Recognition in Restaurants},
author = {Vinay Bettadapura and Edison Thomaz and Aman Parnami and Gregory Abowd and Irfan Essa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.02078},
year = {2016}
}
备注
8 pages in Proceedings of the 2015 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2015)