CN106203493A - 一种食物识别装置及识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机技术领域，公开了一种食物识别装置及识别方法，装置包括：图像采集装置、图像处理模块、机器识别模块、图像检索引擎模块和结果分析模块，这种食物识别装置及识别方法，通过自动采集食物图像，通过卷积神经网络和图像检索相结合，通过计算分析，能够自动识别食物，并食物识别的准确率，来更准确更便捷地提升自动化或半自动化营养健康服务，避免人工处理所带来的成本和繁琐问题，对营养和健康的指导具有重大的意义。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种食物识别装置及识别方法。
背景技术
随着生活质量与水平的不断提升，肥胖病患者的数量增长成为一个巨大的问题，肥胖症的主要原因是食物和能量的摄入量过多，在营养和健康领域，精确测量食物和能量摄入量是关键问题，然而目前的食物营养成分和人体摄入营养统计软件均通过人工录入食物的方式进行个人营养摄入分析，而且现有的食物图像识别及图像分类方法在处理特殊食物图像和多分类食物时，识别率较低，无法满足实际应用需求，如何自动识别食物，并提高食物的识别率，对营养和健康的指导具有重大的意义。
发明内容
本发明提供一种食物识别装置及识别方法，通过采集食物图像，通过卷积神经网络模型和图像检索相结合，通过计算分析，能够自动识别食物，并提高食物识别的准确率，避免或减小食物识别错误带来的一系列健康指导问题。
本发明提供了一种食物识别装置，包括：图像采集装置、图像处理模块、机器识别模块、图像检索引擎模块和结果分析模块；所述图像采集装置用于采集食物图像，并将所述食物图像发送到所述图像处理模块中；所述图像处理模块用于采用图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法对所述食物图像进行处理，获得清晰无遮挡的食物图像，并将所述清晰无遮挡的食物图像发送到所述机器识别模块和所述图像检索引擎模块中；所述机器识别模块用于对所述清晰无遮挡的食物图像进行卷积处理，并将卷积处理后的结果使用经过训练的神经网路模型进行识别分类；并将识别分类结果发送到结果分析模块中；所述图像检索引擎模块用于以所述清晰无遮挡的食物图像作为基准，在图像库中进行近似度匹配，获取匹配结果，并将所述匹配结果发送到结果分析模块中；所述结果分析模块用于根据所述识别分类结果和所述匹配结果，获取食物的识别结果。
进一步地，所述图像采集装置为普通摄像头或红外摄像头。
进一步地，所述图像检索引擎模块通过颜色布局描述符特征提取算法、颜色和边缘的方向性描述符特征提取算法、边缘直方图图形特征提取算法、联合综合描述特征提取算法和可伸缩颜色描述符特征提取算法中的一种或多种算法相结合在图像库中进行近似度匹配。
进一步地，所述结果分析模块先对所述识别分类结果和所述匹配结果根据设定的阈值f进行过滤，滤掉小于设定阈值f的结果，当过滤后的识别分类结果唯一时，过滤后的识别分类结果为食物的识别结果，所述阈值f的范围为0.15～0.3；
当过滤后的识别分类结果为多个时，过滤后的识别分类结果分别与设定的权重系数a相乘，过滤后的匹配结果分别与设定的权重系数b相乘，然后进行同类别相加，对相加后的类别进行数值大小比较，数值最大的类别为食物的识别结果，所述权重系数a的范围为0.4～0.6，所述权重系数b的范围为0.4～0.6。
一种食物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)通过图像采集装置采集食物图像；
(2)通过图像处理模块采用图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法对食物图像进行可用范围处理，获得清晰无遮挡的食物图像；
(3)通过机器识别模块对清晰无遮挡的食物图像进行卷积处理，然后使用经过训练的神经网络模型进行识别分类，得到识别分类结果；
(4)通过图像检索引擎模块以所述清晰无遮挡的食物图像作为基准，在图像库中进行近似度匹配，得到匹配结果；
(5)通过结果分析模块对识别分类结果和匹配结果进行过滤和权重计算分析，获取食物的识别结果。
进一步地，上述步骤(4)中图像检索引擎模块以所述清晰无遮挡的食物图片作为基准，采用颜色布局描述符特征提取算法、颜色和边缘的方向性描述符特征提取算法、边缘直方图图形特征提取算法、联合综合描述特征提取算法和可伸缩颜色描述符特征提取算法中的一种或多种算法相结合在图像库中进行近似度匹配。
进一步地，所述步骤(5)中，通过结果分析模块先对步骤(3)中的识别分类结果和步骤(4)中的匹配结果根据设定的阈值f进行过滤，滤掉小于设定阈值f的结果，当过滤后的识别分类结果唯一时，过滤后的识别分类结果为食物的识别结果，所述阈值f的范围为0.15～0.3；
当过滤后的识别分类结果为多个时，过滤后的识别分类结果分别与设定的权重系数a相乘，过滤后的匹配结果分别与设定的权重系数b相乘，然后进行同类别相加，对相加后的类别数值进行大小比较，数值最大的类别为食物的识别结果，所述权重系数a的范围为0.4～0.6，所述权重系数b的范围为0.4～0.6。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明通过采集食物图像，通过卷积神经网络模型和图像检索相结合，通过计算分析，能够自动识别食物，并提高食物识别的准确率，来更准确更便捷地提升自动化或半自动化营养健康服务，避免人工处理所带来的成本和繁琐问题，对营养和健康的指导具有重大的意义。
附图说明
图1为本发明提供的一种食物识别装置的原理框图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
如图1所示，本发明实施例提供的一种食物识别装置，包括：图像采集装置、图像处理模块、机器识别模块、图像检索引擎模块和结果分析模块；所述图像采集装置用于采集食物图像，并将所述食物图像发送到所述图像处理模块中；所述图像处理模块用于采用图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法对所述食物图像进行处理，获得清晰无遮挡的食物图像，并将所述清晰无遮挡的食物图像发送到所述机器识别模块和所述图像检索引擎模块中；所述机器识别模块用于对所述清晰无遮挡的食物图像进行卷积处理，并将卷积处理后的结果使用经过训练的神经网路模型进行识别分类；并将识别分类结果发送到结果分析模块中；所述图像检索引擎模块用于以所述清晰无遮挡的食物图像作为基准，在图像库中进行近似度匹配，获取匹配结果，并将所述匹配结果发送到结果分析模块中；所述结果分析模块用于根据所述识别分类结果和所述匹配结果，获取食物的识别结果。
进一步地，所述图像采集装置为普通摄像头或红外摄像头。
进一步地，所述图像检索引擎模块通过颜色布局描述符特征提取算法、颜色和边缘的方向性描述符特征提取算法、边缘直方图图形特征提取算法、联合综合描述特征提取算法和可伸缩颜色描述符特征提取算法中的一种或多种算法相结合在图像库中进行近似度匹配。
进一步地，结果分析模块先对所述识别分类结果和所述匹配结果根据设定的阈值f(0.15～0.3)进行过滤，滤掉小于设定阈值f(0.15～0.3)的结果，当过滤后的识别分类结果唯一时，过滤后的识别分类结果为食物的识别结果；
当过滤后的识别分类结果为多个时，过滤后的识别分类结果分别与设定的权重系数a(0.4～0.6)相乘，过滤后的匹配结果分别与设定的权重系数b(0.4～0.6)相乘，然后进行同类别相加，对相加后的类别进行数值大小比较，数值最大的类别为食物的识别结果。
一种食物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)通过图像采集装置采集食物图像；
(2)通过图像处理模块采用图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法对食物图像进行可用范围处理，获得清晰无遮挡的食物图像；
(3)通过机器识别模块对清晰无遮挡的食物图像进行卷积处理，然后使用经过训练的神经网络模型进行识别分类，得到识别分类结果；
(4)通过图像检索引擎模块以所述清晰无遮挡的食物图像作为基准，在图像库中进行近似度匹配，得到匹配结果；
(5)通过结果分析模块对识别分类结果和匹配结果进行过滤和权重计算分析，获取食物的识别结果。
进一步地，上述步骤(4)中图像检索引擎模块以所述清晰无遮挡的食物图片作为基准，采用颜色布局描述符特征提取算法、颜色和边缘的方向性描述符特征提取算法、边缘直方图图形特征提取算法、联合综合描述特征提取算法和可伸缩颜色描述符特征提取算法中的一种或多种算法相结合在图像库中进行近似度匹配。
进一步地，所述步骤(5)中，通过结果分析模块先对步骤(3)中的识别分类结果和步骤(4)中的匹配结果根据设定的阈值f(0.15～0.3)进行过滤，滤掉小于设定阈值f(0.15～0.3)的结果，当过滤后的识别分类结果唯一时，过滤后的识别分类结果为食物的识别结果；
当过滤后的识别分类结果为多个时，过滤后的识别分类结果分别与设定的权重系数a(0.4～0.6)相乘，过滤后的匹配结果分别与设定的权重系数b(0.4～0.6)相乘，然后进行同类别相加，对相加后的类别数值进行大小比较，数值最大的类别为食物的识别结果。
实施例一
用户A在用餐时，由红外摄像头自动采集了米饭的三张图像，通过网络发送至图像处理模块，由图像处理模块进行处理；
根据图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法去除了没有价值的两张图像，将最有识别价值的图像传递给机器识别模块和图像检索引擎模块；
机器识别模块接收到图像后，将图像进行卷积处理后通过加载好的神经网络模型进行识别分类，得到多个结果，如：米饭60％、糯米饭30％、米粥3％；并将多个识别分类结果发送至结果分析模块；
同时，图像检索引擎模块接收到图像后，通过图像检索引擎采用颜色布局描述符特征提取算法进行相似图像搜索，得到米饭77％、糯米饭20％、面粉3％。
结果分析模块的设定阈值f为0.15，根据阈值f过滤掉米粥3％和面粉3％，结果分析模块对过滤后的识别分类结果米饭60％、糯米饭30％分别乘以设定的权重系数a，a取0.6，即米饭36％、糯米饭18％；对过滤后的匹配结果米饭77％、糯米饭20％、分别乘以设定的权重系数b，b取0.4，即米饭30.8％、糯米饭8％；将结果合并，即米饭0.668、糯米饭0.26；比较大小后输出识别结果为米饭。
将结果保存在数据库中，营养师或专家根据识别结果了解到用户的饮食摄入情况，并为用户提供专业、定制的营养服务。
实施例二
用户B在用餐时，由摄像头自动采集了土豆丝这道菜的三张图像，通过网络发送至图像处理模块，由图像处理模块进行处理；
根据图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法去除了没有价值的两张图像，将最有识别价值的图像传递给机器识别模块和图像检索引擎模块；
机器识别模块接收到图像后，将图像通过加载好的神经网络模型进行识别分类，获取多个可能的识别结果，如：酸辣土豆丝46％、清炒土豆丝42％、白萝卜丝6％；获取的识别结果后发送至结果分析模块；
同时，图像检索引擎模块接收到图像后，通过图像检索引擎采用边缘直方图图形特征提取算法进行相似图像搜索，得到酸辣土豆丝13.3％、清炒土豆丝13.3％、白萝卜丝16.7％、凉拌土豆丝13.3％、炸土豆丝6.7％。
结果分析模块的设定阈值f为0.2，根据阈值f过滤掉识别分类结果中的萝卜丝6％和匹配的所有结果：酸辣土豆丝13.3％、清炒土豆丝13.3％、白萝卜丝16.7％、凉拌土豆丝13.3％、炸土豆丝6.7％，结果分析模块对过滤后的识别分类结果酸辣土豆丝46％、清炒土豆丝42％相比较，比较大小后输出识别结果为酸辣土豆丝。
将结果保存在数据库中，营养师或专家根据识别结果了解到用户的饮食摄入情况，并为用户提供专业、定制的营养服务。
实施例三
用户C在用餐时，由摄像头自动采集了炒青菜这道菜的三张图像，通过网络发送至图像处理模块，由图像处理模块进行处理；
根据图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法去除了没有价值的两张图像，将最有识别价值的图像传递给机器识别模块和图像检索引擎模块；
机器识别模块接收到图像后，将图像通过加载好的神经网络模型进行识别分类，获取多个可能的识别结果，如：蒜蓉炒菜心32％、炒青菜30％、清炒油菜26％、炒生菜6％；获取结果后发送至结果分析模块；
同时，图像检索引擎模块接收到图像后，通过图像检索引擎采用边缘直方图图形特征提取算法进行相似图像搜索，得到炒青菜33.3％、蒜蓉炒菜心16.6％、清炒油菜23.3％、炒生菜13.3％、炒芹菜6.7％、蒜蓉小油菜6.7％。
结果分析模块的设定阈值f为0.2，根据阈值f过滤掉识别分类结果中的炒生菜6％和匹配结果中的蒜蓉炒菜心16.6％、炒生菜13.3％、炒芹菜6.7％、蒜蓉小油菜6.7％，结果分析模块对过滤后的识别分类结果蒜蓉炒菜心32％、炒青菜30％、清炒油菜26％、分别乘以设定的权重系数a，a取0.6，即蒜蓉炒菜心19.2％、炒青菜18％、清炒油菜15.6％；对过滤后的匹配结果炒青菜33.3％、清炒油菜23.3％分别乘以设定的权重系数b，b取0.4，即炒青菜13.3％、清炒油菜9.3％；将结果合并，即炒青菜0.313、蒜蓉炒菜心0.192、清炒油菜0.249；比较大小后输出识别结果为炒青菜。
将结果保存在数据库中，营养师或专家根据识别结果了解到用户的饮食摄入情况，并为用户提供专业、定制的营养服务。
本发明通过采集食物图像，通过卷积神经网络模型和图像检索相结合，通过计算分析，能够自动识别食物，并提高食物识别的准确率，来更准确更便捷地提升自动化或半自动化营养健康服务，避免人工处理所带来的成本和繁琐问题，对营养和健康的指导具有重大的意义。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种食物识别装置，其特征在于，包括：图像采集装置、图像处理模块、机器识别模块、图像检索引擎模块和结果分析模块；
所述图像采集装置用于采集食物图像，并将所述食物图像发送到所述图像处理模块中；
所述图像处理模块用于采用图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法对所述食物图像进行处理，获得清晰无遮挡的食物图像，并将所述清晰无遮挡的食物图像发送到所述机器识别模块和所述图像检索引擎模块中；
所述机器识别模块用于对所述清晰无遮挡的食物图像进行卷积处理，并将卷积处理后的结果使用经过训练的神经网路模型进行识别分类；并将识别分类结果发送到结果分析模块中；
所述图像检索引擎模块用于以所述清晰无遮挡的食物图像作为基准，在图像库中进行近似度匹配，获取匹配结果，并将所述匹配结果发送到结果分析模块中；
所述结果分析模块用于根据所述识别分类结果和所述匹配结果，获取食物的识别结果。
2.如权利要求1所述的食物识别装置，其特征在于，所述图像采集装置为普通摄像头或红外摄像头。
3.如权利要求1所述的食物识别装置，其特征在于，所述图像检索引擎模块通过颜色布局描述符特征提取算法、颜色和边缘的方向性描述符特征提取算法、边缘直方图图形特征提取算法、联合综合描述特征提取算法和可伸缩颜色描述符特征提取算法中的一种或多种算法相结合在图像库中进行近似度匹配。
4.如权利要求1所述的食物识别装置，其特征在于，所述结果分析模块先对所述识别分类结果和所述匹配结果根据设定的阈值f进行过滤，滤掉小于设定阈值f的结果，当过滤后的识别分类结果唯一时，过滤后的识别分类结果为食物的识别结果，所述阈值f的范围为0.15～0.3；
当过滤后的识别分类结果为多个时，过滤后的识别分类结果分别与设定的权重系数a相乘，过滤后的匹配结果分别与设定的权重系数b相乘，然后进行同类别相加，对相加后的类别进行数值大小比较，数值最大的类别为食物的识别结果，所述权重系数a的范围为0.4～0.6，所述权重系数b的范围为0.4～0.6。
5.如权利要求1所述的食物识别装置的食物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)通过图像采集装置采集食物图像；
(2)通过图像处理模块采用图像模糊度判别算法和遮挡物识别算法对食物图像进行可用范围处理，获得清晰无遮挡的食物图像；
(3)通过机器识别模块对清晰无遮挡的食物图像进行卷积处理，然后使用经过训练的神经网络模型进行识别分类，得到识别分类结果；
(4)通过图像检索引擎模块以所述清晰无遮挡的食物图像作为基准，在图像库中进行近似度匹配，得到匹配结果；
(5)通过结果分析模块对识别分类结果和匹配结果进行过滤和权重计算分析，获取食物的识别结果。
6.如权利要求5所述的食物识别方法，其特征在于，所述步骤(4)中图像检索引擎模块以所述清晰无遮挡的食物图片作为基准，采用颜色布局描述符特征提取算法、颜色和边缘的方向性描述符特征提取算法、边缘直方图图形特征提取算法、联合综合描述特征提取算法和可伸缩颜色描述符特征提取算法中的一种或多种算法相结合在图像库中进行近似度匹配。
7.如权利要求5所述的食物识别方法，其特征在于，所述步骤(5)中，通过结果分析模块先对步骤(3)中的识别分类结果和步骤(4)中的匹配结果根据设定的阈值f进行过滤，滤掉小于设定阈值f的结果，当过滤后的识别分类结果唯一时，过滤后的识别分类结果为食物的识别结果，所述阈值f的范围为0.15～0.3；
当过滤后的识别分类结果为多个时，过滤后的识别分类结果分别与设定的权重系数a相乘，过滤后的匹配结果分别与设定的权重系数b相乘，然后进行同类别相加，对相加后的类别数值进行大小比较，数值最大的类别为食物的识别结果，所述权重系数a的范围为0.4～0.6，所述权重系数b的范围为0.4～0.6。
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