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首页> 外文会议>2010 IEEE International Symposium on Multimedia >On the Combination of Local Texture and Global Structure for Food Classification
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On the Combination of Local Texture and Global Structure for Food Classification

机译：食品分类中局部纹理与整体结构的结合

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This paper proposes a food image classification method using local textural patterns and their global structure to describe the food image. In this paper, a visual codebook of local textural patterns is created by employing Scale Invariant Feature Transformation (SIFT) interest point detector with the Local Binary Pattern (LBP) feature. In addition to describing the food image using local texture, the global structure of the food object is represented as the spatial distribution of the local textural structures and encoded using shape context. We evaluated the proposed method on the Pittsburgh Fast-Food Image (PFI) dataset. Experimental results showed that the proposed method could obtain better performance than the baseline experiment on the PFI dataset.
机译：本文提出了一种利用局部纹理图案及其整体结构来描述食物图像的食物图像分类方法。在本文中，通过使用具有局部二进制模式（LBP）功能的尺度不变特征变换（SIFT）兴趣点检测器，创建了一个局部纹理模式的可视化密码本。除了使用局部纹理描述食物图像外，食物对象的整体结构还表示为局部纹理结构的空间分布，并使用形状上下文进行编码。我们在匹兹堡快餐图像（PFI）数据集上评估了所提出的方法。实验结果表明，与PFI数据集的基准实验相比，该方法可以获得更好的性能。

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