【摘 要】
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当前,食品图像的营养成分识别主要还是集中在食品类别的识别以及作为多标签任务的识别.但是这两种方法并不具备很好的判别性,因为它们忽略了原材料之间的潜在关系.因此,本文
【机 构】
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湖南理工学院信息科学与工程学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,中国科学院大学
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772195,61602437);湖南省自然科学基金(2018JJ2156);湖南省学位与研究生教育教改研究课题(JG2018B119);湖南省“十三五”教育科学规划课题(XJK17BXX004)
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当前,食品图像的营养成分识别主要还是集中在食品类别的识别以及作为多标签任务的识别.但是这两种方法并不具备很好的判别性,因为它们忽略了原材料之间的潜在关系.因此,本文在前期工作的基础上引入了原材料之间的关系.具体地说,我们的工作主要分为图像特征提取和原材料关系学习两部分.图像特征提取通过卷积神经网络提取到图像的低维特征向量.图卷积网络通过使用图数据(图的每个节点表示原材料的词嵌入,边表示节点之间的相关性),将图数据直接映射到一组相互依赖的分类器中,并与图像的低维特征向量融合,最后进行分类.通过在Food-1
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