發(fā)布時(shí)間：2019-01-11 13:57

【摘要】：近年來(lái)人工智能技術(shù)有了長(zhǎng)足的發(fā)展,特別是機(jī)器對(duì)獲得的聲音、圖像的描述和理解發(fā)展迅速,已在一些領(lǐng)域取得了很好的應(yīng)用。起初,手機(jī)、筆記本電腦擁有了用指紋開(kāi)機(jī)的功能,工作單位有簽到上班的指紋機(jī)器,隨后,產(chǎn)生了人類(lèi)面部識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行簽到,這些功能的實(shí)現(xiàn)與圖像識(shí)別技術(shù)都息息相關(guān)。隨著社會(huì)分工的進(jìn)一步細(xì)化,各種事物的種類(lèi)越來(lái)越豐富,需要被識(shí)別的對(duì)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也變得越來(lái)越細(xì)致繁雜,圖像識(shí)別技術(shù)也亟待提高,越來(lái)越多的事物需要更加細(xì)致的識(shí)別和分類(lèi)。因此,本研究和課題在研究圖像識(shí)別具有重要作用。理論方面,本文的圖像識(shí)別主要基于隨機(jī)森林算法和SVM算法,介紹了一種結(jié)合隨機(jī)森林方法和SVM算法的數(shù)據(jù)挖掘方法。通過(guò)這個(gè)方法極大地提高了訓(xùn)練速度和識(shí)別精度。食物圖像較其他物體識(shí)別的目標(biāo)相比定義模糊,數(shù)據(jù)化后有著高維度,非線性的特點(diǎn),研究此類(lèi)型圖像識(shí)別對(duì)于其他類(lèi)型的圖像識(shí)別都有很好借鑒作用。應(yīng)用方面,在人們?cè)絹?lái)越注重身體健康和環(huán)保的生活理念下,食物識(shí)別可以廣泛應(yīng)用在針對(duì)健康飲食或者病患看護(hù)的APP甚至智能機(jī)器人上,從而提高人們的生活質(zhì)量。
[Abstract]:In recent years, artificial intelligence (AI) technology has made great progress, especially in the description and understanding of the sound and image obtained by machines. It has been applied in some fields. At first, the mobile phone and notebook computer had the function of using fingerprint to boot, the work unit had the fingerprint machine to sign in to work, then, the human face recognition system was produced to sign in. These functions were closely related to the image recognition technology. With the further refinement of social division of labor, the variety of various things is more and more abundant, the internal structure of the object that needs to be recognized becomes more and more detailed and complicated, and the technology of image recognition needs to be improved urgently. More and more things need to be identified and classified more carefully. Therefore, this research and the subject plays an important role in the study of image recognition. In theory, based on stochastic forest algorithm and SVM algorithm, this paper introduces a data mining method which combines stochastic forest method and SVM algorithm. The training speed and recognition accuracy are greatly improved by this method. Compared with other object recognition, food image has the characteristics of high dimension and nonlinearity. The study of this type of image recognition is very useful for other types of image recognition. In the aspect of application, food identification can be widely used in APP or even intelligent robot for healthy diet or patient care, so as to improve people's quality of life.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2407213