[發(fā)明專利]一種計算圖像中食物熱量的方法及裝置

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201810736434.6
• 申請日: 2018-07-06
• 公開（公告）號: CN109002850A
• 公開（公告）日: 2018-12-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 林柱英;曾海軍;王細(xì)娥
• 申請（專利權(quán)）人: 無錫眾創(chuàng)未來科技應(yīng)用有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34;G06K9/46;G16H20/60
• 代理公司: 廣州市百拓共享專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 44497
• 代理人: 盧剛

1.一種計算圖像中食物熱量的方法，所述方法包括如下步驟：

步驟1：獲取食物圖像，采用模糊C均值算法對食物圖像進(jìn)行分割獲取各種類食物圖像塊；

步驟2：基于所述各種類食物圖像塊提取圖像塊特征，所述圖像塊特征包括全局特征和局部特征；

步驟3：采用球形SVM分類器對各種類食物進(jìn)行識別；

步驟4：根據(jù)識別出的食物種類以及食物熱量表和食物密度表對食物的熱量進(jìn)行計算。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述計算圖像中食物熱量的方法,其中所述采用模糊C均值算法對食物圖像進(jìn)行分割獲取各種類食物圖像塊進(jìn)一步包括：步驟101：確定聚類類別數(shù)c，其中c滿足條件2≤c≤n,確定模糊加權(quán)指數(shù)m，其中1≤m≤∞,確定迭代停止條件ε以及最大迭代次數(shù)，初始化迭代次數(shù)b＝0，同時確定初始化模糊分類矩陣U⁽⁰⁾；

步驟102：根據(jù)模糊分類矩陣U^(b)計算聚類中心矩陣所述公式為其中表示第j個像素對第i類的隸屬度，x_i表示樣本集合中的樣本，N表示樣本集中元素的個數(shù)；

步驟103：利用獲取的聚類中心矩陣更新模糊分類矩陣U^(b+1)，所述公式為

其中D_jk表示第k個像素到第i類的距離；

步驟104：如果計算||U^(b)-U^(b+1)||＜ε，則計算停止，否則置b＝b+1，返回步102；

步驟105：通過求得的目標(biāo)函數(shù)最小值得到最佳聚類，所述目標(biāo)函數(shù)表示為其中，D是像素點的數(shù)量，y_j是群簇的中心向量，||x_i-y_i||²表示像素點x_i到群簇j的距離。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計算圖像中食物熱量的方法，所述全局特征包括顏色特征描述符和紋理特征描述符，其中，所述顏色特征描述符通過顏色空間矩的顏色分量來表示，該特征可以從RGB和HSV顏色空間的每個分量中獲得，其表示為：F＝{(C₁P₁V₁)，...(C_pP_pV_p)}

其中C_p是分割圖像的3D顏色矢量表示，P_p表示百分比值，V_p表示該區(qū)域的測量方差。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的計算圖像中食物熱量的方法，其中，基于梯度方向空間相關(guān)性矩陣或熵分類或基于Gabor的圖像分解和分形維數(shù)估計的方法來獲取紋理特征描述符，其中，梯度方向的特征向量包括角二次矩(A)，熵(E)，對比度(Ct)相關(guān)性(Cr)和均勻性(H)等幾種統(tǒng)計量，所述紋理特征描述符表示為其中f_d＝[Cr₀，A₀，E₀，Ct₀，H₀，Cr₄₅，A₄₅，E₄₅，Ct₄₅，H₄₅，Cr₉₀A₉₀E₉₀Ct₉₀，H₉₀Cr₁₃₅，A₁₃₅，E₁₃₅，Ct₁₃₅，H₁₃₅]。