[发明专利]一种识别清洗食材图片的模型及识别食材类别的方法在审
| 申请号： | 201710776039.6 | 申请日： | 2017-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN107563439A | 公开（公告）日： | 2018-01-09 |
| 发明（设计）人： | 吴淇;肖光意;王换文;郑瀚韬;何珍;陈浩;胡超慧;王宇 | 申请（专利权）人： | 湖南麓川信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都环泰知识产权代理事务所(特殊普通合伙)51242 | 代理人： | 邹翠,李斌 |
| 地址： | 410005 湖南省长沙市高新开发区谷苑路*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于食材识别技术领域，公开了一种食材图片预处理过程中清洗脏图片的模型及识别食材类别的方法，包括利用基于多任务Auto‑Clean卷积神经网络模型，首先给定一个K类的词库和Yes/No clean标签，其中模型中两个CNN模型将分别对类标签和clean标签进行卷积运算，经过前向传播后，优化softmax层，然后再将特定参数在反向传播中进行传播。将清洗后且标注了Yes/No和类标签的图像，用于整个网络中进行迭代，得到模型，实现自动清洗图片以及识别食材类别的方法。本发明在现有技术的基础上，有针对性地改变缺点，进行优化，针对食材图像具有背景复杂多变等特点，实现高效、准确、快速识别的食材图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 清洗 图片 模型 类别 方法 | ||
【主权项】：
一种快速识别食材类别的方法，其特征在于，所述快速识别食材类别的方法，利用基于卷积神经网络的图像分类模型，首先将图像输入到神经网络中，再利用深度学习的前向传播和反向传播误差算法来最小化损失函数，更新权值后，得到一个识别模型，最后利用识别模型对新的图像进行识别分类。
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