基于特征融合的85种食品类别的图像识别

由于食品图像的多样性，识别食品图像具有挑战性，并且对人们的食品健康护理具有实际意义。本文提出了一种自动食品图像识别系统，通过融合多种图像特征，包括特征袋（BoF）、颜色直方图、Gabor特征和梯度直方图，并结合多核学习（MKL），用于85种食品类别。此外，我们实现了一个原型系统，以识别用手机摄像头拍摄的食品图像。在实验中，我们针对85种食品类别达到了62.52%的分类准确率。