[发明专利]基于度量学习的菜品识别方法及装置有效
| 申请号： | 202010070065.9 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111274972B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 常德杰;孔飞;刘邦长;李荣华;姜鹏;刘朝振;刘红霞;张航飞;季科 | 申请（专利权）人： | 北京妙医佳健康科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/68 | 分类号： | G06V20/68;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 安卫静 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳区西大*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于度量学习的菜品识别方法及装置，涉及图像识别和处理的技术领域，包括：先获取待检测图像；若待检测图像为菜品图像，则对待检测图像进行裁剪，得到包含菜品信息的目标图像；然后将目标图像输入至目标卷积神经网络中，得到目标图像的特征信息；目标卷积神经网络为基于度量学习训练的网络；再利用最近邻方法从预设数据库中选择与目标图像的特征信息相似的图像特征信息；最后将图像特征信息对应的菜品信息作为待检测图像的菜品信息。本发明基于度量学习训练好的卷积神经网络模型对菜品图像的识别粒度小，进而可以区分特征相似的菜品。度量学习还可以通过优化特征空间，实现对类内距离大的菜品图像的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 度量 学习 菜品 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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