伴隨全球?qū)θ斯ぶ悄艿年P(guān)注度不斷提升,市場(chǎng)對(duì)機(jī)器視覺等人工智能產(chǎn)品的需求得到進(jìn)一步釋放,機(jī)器視覺技術(shù)正蓬勃發(fā)展。圖像識(shí)別、視頻識(shí)別、三維重建、人臉識(shí)別、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)越來越成熟,并滲入百姓的日常生活中,從手機(jī)里的面部識(shí)別功能,到家用安全門面部識(shí)別、支付寶面部識(shí)別等均運(yùn)用了機(jī)器視覺技術(shù)。
健康有益作為國內(nèi)專注人工智能與健康管理的科技公司,根據(jù)市場(chǎng)需求切入圖像識(shí)別技術(shù),深度應(yīng)用于食物識(shí)別的研究和場(chǎng)景使用。根據(jù)最新測(cè)試數(shù)據(jù)的結(jié)果顯示,健康有益對(duì)于常見菜品的識(shí)別已達(dá)到了千余種,其識(shí)別準(zhǔn)確率超過90%。
從技術(shù)原理角度看,食物識(shí)別使用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)中的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(Residual Networks,簡(jiǎn)稱ResNet),最大的特點(diǎn)就是讓深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的難易度降低了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。在ResNet結(jié)構(gòu)中,食物識(shí)別是經(jīng)過三大層級(jí)訓(xùn)練出來的。
卷積層
在此階段,食物圖像被掃描,作為輸入傳遞到網(wǎng)絡(luò)中。首先將圖像平均分割成無數(shù)個(gè)小片段,每個(gè)片段將應(yīng)用一層卷積層,卷積層將小片段再次分為3層圖像組成三維立方體結(jié)構(gòu),每一個(gè)層圖像都呈現(xiàn)RGB三原色中的一種顏色信息。隨后,將卷積濾波器(也稱作神經(jīng)元)應(yīng)用到每一層圖像中,猶如濾鏡效果過濾出某些相似的特征??梢韵胂螅瑪?shù)百個(gè)不同的濾波器組成的網(wǎng)絡(luò)就可以獲取圖片中的各種復(fù)雜特征,形成特征圖,最終完成特征提取工作。
池化層
在池化層,從特征圖中發(fā)現(xiàn),一旦我們知道給定特征在一個(gè)給定區(qū)域內(nèi),即可忽略特征的確切位置,將數(shù)據(jù)普遍化,從而減少數(shù)據(jù)過擬合。因此,在池化過程中,特征圖被不斷的壓縮,最終可以大大減少數(shù)據(jù)量,增加運(yùn)算速度。
全連接層
全連接網(wǎng)絡(luò)層作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)束層。該層將之前層(卷積層、激活層或者池化層)的處理結(jié)果作為輸入,并輸出一個(gè)N維的向量,N是程序所選擇的類別的數(shù)量。例如,如果程序預(yù)測(cè)某張圖像是香蕉,它就會(huì)在代表黃色或者一定弧度外形等高級(jí)特征的激活映射中有較高的值。本質(zhì)上講,一個(gè)全連接層關(guān)注與特定類相關(guān)性最強(qiáng)、并且有特定權(quán)重的高層特征,以便能在計(jì)算權(quán)重與前面一層乘積后得到不同類的正確概率。
在應(yīng)用場(chǎng)景上,健康管理非常重要的一環(huán)就是健康飲食,因此在對(duì)食物進(jìn)行營養(yǎng)成份查詢以及日常記錄的場(chǎng)景下,食物識(shí)別發(fā)揮了極大的作用。比如在日常就餐時(shí)對(duì)當(dāng)前食物進(jìn)行拍照,立刻就能得到反饋信息,識(shí)別所拍攝的食物種類并展示其基礎(chǔ)營養(yǎng)素信息,承載系統(tǒng)會(huì)基于個(gè)人體征數(shù)據(jù)推薦攝入量與食用建議;同樣的就餐場(chǎng)景下,在獲取營養(yǎng)素信息的同時(shí),完成飲食記錄,為每個(gè)用戶實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)健康管理創(chuàng)造無障礙通道。在未來的場(chǎng)景中,通過識(shí)別食物的質(zhì)量和體積,系統(tǒng)可以更加精準(zhǔn)地計(jì)算實(shí)際消耗熱量。
健康有益作為將人工智能與健康管理相結(jié)合的科技公司,已全面開啟AI在健康管理領(lǐng)域的應(yīng)用與落地,致力于探索創(chuàng)新人類個(gè)性化健康管理的新方式。未來健康有益會(huì)與更多的行業(yè)巨頭展開合作,通過技術(shù)與健康管理的深度融合,幫助人類更好地量化生命,實(shí)現(xiàn)自我管理。
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