[发明专利]信息处理器、信息处理方法和程序

说明书

技术领域

本公开涉及信息处理器、信息处理方法和程序，更具体地讲，涉及能够识别在图像中出现的烹饪食物的信息处理器、信息处理方法和程序。

背景技术

在现有技术中，已经存在烹饪食物图像分析技术，其通过分析对烹饪食物进行成像所获得的图像来识别目标烹饪食物的类型（目标烹饪食物是什么）。这种烹饪食物图像分析技术在过去被应用到例如检查用餐等时摄入卡路里的系统。

在该系统中，例如通过使用具有相机的移动终端对饭店中供应的烹饪食物进行成像并且将烹饪食物的图像和关于饭店的信息通知服务器，从预定服务器向用户的具有相机的移动终端通知例如由于食用了烹饪食物而导致的诸如摄入卡路里的信息（例如，参见公开号为2004-118562的日本未经审查的专利申请）。

发明内容

当在图像中出现多个烹饪食物时，上述过去的烹饪食物图像分析技术用于针对每个烹饪食物进行各个类型的独立识别而不考虑同时出现的烹饪食物的组合。

期望利用要同时进餐的烹饪食物的组合，使得能够以更高的准确度识别图像中的烹饪食物。

根据本公开的实施例的信息处理器包括：检测单元，用于检测图像的拍摄对象区域；特征量产生单元，用于针对每个检测到的拍摄对象区域产生至少包括该拍摄对象区域的位置信息的特征量；组合特征量产生单元，用于通过组合针对每个拍摄对象区域产生的特征量来产生与图像对应的组合特征量；以及识别单元，用于基于所产生的组合特征量来识别与在图像中出现的拍摄对象的组合对应的标记。

根据本公开的另一个实施例的信息处理器还可以包括组合拍摄对象识别器，用于使用与用于学习的图像相对应的组合特征量和标记作为输入来执行机器学习。识别单元能够基于所产生的组合特征量，使用预先学习的组合拍摄对象识别器，来识别与在图像中出现的拍摄对象的组合对应的标记。

针对每个检测到的拍摄对象区域，特征量产生单元能够通过组合至少拍摄对象区域的位置信息与拍摄对象区域中的单个拍摄对象的识别结果来产生特征量。

针对每个检测到的拍摄对象区域，特征量产生单元能够通过组合至少拍摄对象区域的位置信息与拍摄对象区域的图像特征来产生特征量。

拍摄对象区域的位置信息可以包括拍摄对象区域的形状、中心坐标、尺寸或梯度中的至少一个。

该图像可以是将烹饪食物作为拍摄对象的烹饪食物图像，以及检测单元检测在烹饪食物图像中出现盘子的区域作为拍摄对象区域。

根据本公开的另一个实施例的信息处理方法，在由信息处理器执行的信息处理方法中，包括：检测图像中的拍摄对象区域；针对每个检测到的拍摄对象区域，产生至少包括该拍摄对象区域的位置信息的特征量；通过组合针对每个拍摄对象区域所产生的特征量来产生与图像对应的组合特征量；以及基于所产生的组合特征量来识别与在图像中出现的拍摄对象的组合对应的标记。

根据本公开的另一个实施例的程序使得计算机执行如下功能，包括：检测单元检测图像中的拍摄对象区域；特征量产生单元针对每个检测到的拍摄对象区域来产生至少包括拍摄对象区域的位置信息的特征量；组合特征量产生单元通过组合针对每个拍摄对象区域所产生的特征量来产生与图像对应的组合特征量；以及识别单元基于所产生的组合特征量来识别与在图像中出现的拍摄对象的组合对应的标记。

在本公开的一个实施例中，检测图像中的拍摄对象区域，针对由此检测到的每个拍摄对象区域产生至少包括拍摄对象区域的位置信息的特征量，通过组合针对每个拍摄对象区域所产生的特征量来产生与图像对应的组合特征量，以及基于由此产生的组合特征量来识别与在图像中出现的拍摄对象的组合对应的标记。

根据本公开的一个实施例，能够识别图像中的烹饪食物。

根据本公开的另一个实施例，能够识别图像中的烹饪食物的组合。

附图说明

图1A、1B和1C示出了针对烹饪食物图像的烹饪食物的组合的识别结果；

图2是示出应用了本公开的实施例烹饪食物识别装置的配置例子的框图；

图3A和3B示出了烹饪食物区域的检测；

图4示出了包括在烹饪食物区域的检测结果中的项目；

图5示出了圆形烹饪食物区域的检测结果；

图6示出了矩形烹饪食物区域的检测结果；

图7示出了烹饪食物分类的一个例子；

图8示出了烹饪食物区域的特征量；

图9示出了烹饪食物组合分类；

图10是描述烹饪食物识别过程的流程图；

图11是描述学习过程的流程图；