食物同步定位与识别
计算机视觉与模式识别
2017-01-20 v2
摘要
自动营养日记的发展，能够客观记录我们吃的一切，可为关注营养模式的人们开启全新可能。为此，本文提出首个同时食物定位与识别的方法。我们的方法基于两个主要步骤：首先，在输入图像上生成食物激活图（即概率热图）以产生边界框提议；其次，识别每个边界框中存在的每种食物类型或食物相关对象。我们证明，与当前最相似的问题——目标定位相比，我们的方法仅需少量边界框即可获得高精度和合理的召回水平。此外，我们表明该方法适用于常规图像和自中心图像。
引用
@article{arxiv.1604.07953,
title = {Simultaneous Food Localization and Recognition},
author = {Marc Bolaños and Petia Radeva},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.07953},
year = {2017}
}
备注
6 pages, 6 figures, 2 tables. International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 2016 (in press)