基于隨機(jī)森林和SVM的食物圖像識(shí)別的研究.pdf

1、近年來人工智能技術(shù)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，特別是機(jī)器對(duì)獲得的聲音、圖像的描述和理解發(fā)展迅速，已在一些領(lǐng)域取得了很好的應(yīng)用。起初，手機(jī)、筆記本電腦擁有了用指紋開機(jī)的功能，工作單位有簽到上班的指紋機(jī)器，隨后，產(chǎn)生了人類面部識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行簽到，這些功能的實(shí)現(xiàn)與圖像識(shí)別技術(shù)都息息相關(guān)。隨著社會(huì)分工的進(jìn)一步細(xì)化，各種事物的種類越來越豐富，需要被識(shí)別的對(duì)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也變得越來越細(xì)致繁雜，圖像識(shí)別技術(shù)也亟待提高，越來越多的事物需要更加細(xì)致的識(shí)別和分類。因此，本

2、研究和課題在研究圖像識(shí)別具有重要作用。
　　理論方面，本文的圖像識(shí)別主要基于隨機(jī)森林算法和SVM算法，介紹了一種結(jié)合隨機(jī)森林方法和SVM算法的數(shù)據(jù)挖掘方法。通過這個(gè)方法極大地提高了訓(xùn)練速度和識(shí)別精度。食物圖像較其他物體識(shí)別的目標(biāo)相比定義模糊，數(shù)據(jù)化后有著高維度，非線性的特點(diǎn)，研究此類型圖像識(shí)別對(duì)于其他類型的圖像識(shí)別都有很好借鑒作用。應(yīng)用方面，在人們?cè)絹碓阶⒅厣眢w健康和環(huán)保的生活理念下，食物識(shí)別可以廣泛應(yīng)用在針對(duì)健康飲食或者病患看護(hù)