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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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蔡存岭 《石油化工管理干部学院学报》2006,(1):72-74
论述了当前腐败现象的表现和特点,分析了产生腐败现象的主要原因,提出了治理腐败现象的对策措施: 建立有效的教育机制、严格的用人机制、规范的决策机制、健全的管理机制、完善的监督机制和有力的责任追究机制,建立科学的法人治理结构并实行纪检监察机构派驻制。 相似文献
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5.
基于扩展分形和CFAR特征融合的SAR图像目标识别 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了多信息融合技术在SAR图像目标识别中的应用。将扩展分形特征(Extended Fractal)与双参数恒虚警特征(Double Parameter CFAR)形成的多信息进行融合处理。运用Dempster-Shafer证据理论,在决策层对SAR图像中的像素进行识别分类。实验结果表明通过融合对像素分类的准确性明显好于单特征的检测结果,减少了虚警概率,提高了系统的识别能力。 相似文献
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本文提出了一种基于信息融合的物体三维特征的提取方法,该方法利用两幅互相配准的三维测距图像和灰度图像,来提取多面体的三维特征。首先,通过分析灰度图像中的灰度变化及测距图像中的测距值变化,分别求取各自图像中物体的特征点及特征边;然后,利用两配准图像之间的对应关系,求得所有特征点、面与多边形在三维测距图像中的三维表示;接着,通过分析三维测距图像中所测得的各候选平面上特定点与边处的曲率及法向,验证候选平面 相似文献
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9.
Shu‐Li Sun Jing Ma Nan Lv 《International Journal of Adaptive Control and Signal Processing》2008,22(10):932-948
Based on the optimal fusion estimation algorithm weighted by scalars in the linear minimum variance sense, a distributed optimal fusion Kalman filter weighted by scalars is presented for discrete‐time stochastic singular systems with multiple sensors and correlated noises. A cross‐covariance matrix of filtering errors between any two sensors is derived. When the noise statistical information is unknown, a distributed identification approach is presented based on correlation functions and the weighted average method. Further, a distributed self‐tuning fusion filter is given, which includes two stage fusions where the first‐stage fusion is used to identify the noise covariance and the second‐stage fusion is used to obtain the fusion state filter. A simulation verifies the effectiveness of the proposed algorithm. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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