Laboratorul de recunoaștere a sistemelor inteligente și a percepției, Teheran, Iran

calorii

Laboratorul de recunoaștere a sistemelor inteligente și a percepției, Teheran, Iran

Profesor asistent Școala de inginerie electronică și informatică - Universitatea Queen Mary, Londra, Regatul Unit

Profesor asistent Școala de inginerie electronică și informatică - Universitatea Queen Mary, Londra, Regatul Unit

Laboratorul de recunoaștere a sistemelor inteligente și a percepției, Teheran, Iran

Laboratorul de recunoaștere a sistemelor inteligente și a percepției, Teheran, Iran

A fost adăugată o nouă alertă de citare!

Această alertă a fost adăugată cu succes și va fi trimisă la:

Veți fi notificat ori de câte ori a fost citată o înregistrare pe care ați ales-o.

Pentru a vă gestiona preferințele de alertă, faceți clic pe butonul de mai jos.

Alertă de citare nouă!

Salvați în Binder
DH '16: Lucrările celei de-a 6-a Conferințe internaționale privind conferința digitală de sănătate

ABSTRACT

Oamenilor le pasă de ce tipuri de fructe mănâncă și de nutrienții pe care îi conține, deoarece consumul de fructe este o parte esențială a unei vieți sănătoase. Această lucrare introduce un mod automat de detectare și recunoaștere a fructelor dintr-o imagine. Metoda propusă utilizează tehnici de învățare profundă de ultimă generație pentru extragerea și clasificarea caracteristicilor. Metodele de învățare profundă, în special rețelele neuronale convoluționale, au fost utilizate pe scară largă pentru o varietate de probleme de clasificare și au obținut rezultate promițătoare. Modelul nostru instruit a obținut o precizie de 75% în sarcina de clasificare a 43 de tipuri diferite de fructe. Metodele similare au atins până la 70% cu clase mai puține.