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ABSTRACTThis paper proposes the multiple-hypotheses image segmentation and feed-forward neural network classifier for food recognition to improve the performance. Initially, the food or meal image is given as input. Then, the segmentation is applied to identify the regions, where a particular food item is located using salient region detection, multi-scale segmentation, and fast rejection. Then, the features of every food item are extracted by the global feature and local feature extraction. After the features are obtained, the classification is performed for each segmented region using a feed-forward neural network model. Finally, the calorie value is computed with the aid of (i) food volume and (ii) calorie and nutrition measure based on mass value. The experimental results and performance evaluation are validated. The outcome of the proposed method attains 0.947 for Macro Average Accuracy (MAA) and 0.959 for Standard Accuracy (SA), which provides better classification performance. 相似文献
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Heiko Drachenfels 《Informatik-Spektrum》1997,20(5):286-293
Eingegangen am 13.11.1996, in überarbeiteter Form am 12.5.1997 相似文献
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通过金相、硬度、耐磨性等测试分析表明,在“603”液体渗碳基础上研制出的新型中温低氰液体碳氮共渗剂对薄片件进行薄层碳氮共渗.能完全满足技术要求,并且取得了良好经济和社会效益. 相似文献
8.
9.
本文列出影响用凯氏定氮仪测定蛋白质结果的因子,依据测量不确定度评定规范,尝试对测定蛋白质结果不确定度的评价。 相似文献
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