Nhận dạng thức ăn rau quả tươi bằng hình ảnh - pdf 25

Link tải miễn phí đồ án
NHẬN DẠNG THỨC ĂN RAU QUẢ TƢƠI BẰNG HÌNH ẢNH
Chuyên ngành: Khoa học máy tinh
Mã số: 604801

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ


MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Thức ăn hàng ngày là một phần tất yếu của cuộc sống. Thức ăn với chế độ dinh dƣỡng hợp
lý sẽ đem lại sức khỏe tốt cho con ngƣời. Ngƣợc lại, chế độ dinh dƣỡng không hợp lý có thể dẫn tới
bệnh tật. Một trong số những bệnh thƣờng gặp là bệnh tiểu đƣờng. Nó liên quan mật thiết tới chế độ
ăn hàng ngày. Trong những năm gần đây, bệnh tiểu đƣờng (hay còn gọi là đái tháo đƣờng) đang trở
thành vấn đề lo ngại lớn đối với giới y khoa và cả cộng đồng. Một nghiên cứu cho thấy khoảng 73
triệu ngƣời ở Hoa Kỳ, hay bị bệnh hay đang có nguy cơ mắc bệnh. Hơn nữa, tổng chi phí trực
tiếp và gián tiếp liên quan đến bệnh tiểu đƣờng khoảng 132 tỷ đồng ở Hoa Kỳ [8]. Ở Việt Nam,
theo tính toán của Hội ngƣời giáo dục bệnh đái tháo đƣờng Việt Nam cho thấy: Tỷ lệ ngƣời mắc
bệnh đái tháo đƣờng năm 2002 chiếm 2,7%, đến 2008 đã tăng lên 5,7% dân số. Tỷ lệ ngƣời mắc
bệnh đái tháo đƣờng ở các thành phố lớn chiếm tỷ lệ 7,2% dân số. Theo dự kiến ngƣời mắc tiểu
đƣờng sẽ tăng lên khoảng 7-8 triệu ngƣời vào năm 2025. Đây chính là con số đáng báo động cho
thấy tốc độ ra tăng rất nhanh về số lƣợng ngƣời bệnh. Nghiêm trọng hơn thực trạng bệnh tiểu đƣờng
đang bị trẻ hóa do béo phì gây ra nhiều biến chứng khó lƣờng. Điều này cho thấy cần có một chế
độ dinh dƣỡng khoa học riêng cho từng cá nhân đảm bảo cuộc sống mà vẫn duy trì đƣợc trọng
lƣợng cơ thể ở mức cần thiết. Một hệ thống nhận dạng thức ăn hàng ngày dựa trên điện thoại di
động với một chi phí thấp, tự động, mang tính cá nhân là cần thiết.
2. Mục đích nghiên cứu
Hệ thống nhận dạng thức ăn hàng ngày dựa trên điện thoại di động giúp cho ngƣời dùng
quản lý và theo dõi chế độ dinh dƣỡng hàng ngày hiệu quả và thuận tiện hơn trong việc giữ gìn sức
khỏe và giảm cân liên quan đến ứng dụng. Đối với ngƣời bệnh tiểu đƣờng thì những dữ liệu đƣợc
ghi và hiển thị cũng sẽ hỗ trợ ngƣời chăm sóc và chuyên gia y tế của họ cung cấp các hình thức điều
trị chính xác hơn.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Tuy nhiên, trên thực tế thức ăn hàng ngày rất đa dạng phong phú và rất khó nhận dạng vì
đặc điểm bên ngoài của chúng có thể khá giống nhau ví dụ nhƣ thịt lợn và thịt bò. Nên trong khuôn
khổ luận văn này em xin đƣợc tập trung vào nhận dạng thức ăn rau quả tƣơi trong giai đoạn tiền chế
biến. Đóng góp chính của luận văn này là phát triển một hệ thống nhận dạng rau quả tƣơi trên điện
thoại di động bằng việc phân loại hình ảnh của chúng.
4. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng thuật toán phân cụm K-means để phân đoạn ảnh rau quả, và thuật toán hỗ
trợ máy vector (SVM) để phân loại thực phẩm rau quả. Dữ liệu về hình ảnh rau quả (khoảng 3000 –
4000 ảnh từ 10 loại rau, quả khác nhau) sẽ đƣợc thu thập bằng điện thoại di động với độ phân giải
thấp và thuật toán nhận dạng sẽ đƣợc đánh giá trên tập dữ liệu này.

CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG THỰC
PHẨM
Chƣơng này nói về sự cần thiết phải xây dựng bài toán nhận dạng thực phẩm. Một số hạn
chế của những bài toán nhận dạng thực phẩm trƣớc đó. Cách tiếp cận với bài toán nhận dạng rau
quả tƣơi thông qua hình ảnh chụp từ điện thoại di động. Một số vấn đề có thể gặp phải khi xử lý
ảnh.
1.1 Đặt vấn đề
Hiện nay, chất lƣợng sống của ngƣời dân đƣợc nâng cao, những đáp ứng về nhu cầu thực
phẩm của mỗi ngƣời đôi khi trở nên dƣ thừa. Đây chính là những nguyên nhân gây béo phì từ đó
phát sinh nhiều bệnh là điều khó tránh. Bệnh phổ biến thƣờng gặp là bệnh tiểu đƣờng. Từ năm 2006
bệnh tiểu đƣờng đã đƣợc Liên hiệp quốc công nhận là căn bệnh mãn tính nguy hiểm gây ảnh hƣởng
tới cuộc sống toàn nhân loại. Theo Tổ chức Y tế thế giới (WHO) và Liên đoàn Đái tháo đƣờng thế
giới (IDF) Việt Nam không phải là quốc gia có tỷ lệ đái tháo đƣờng lớn nhất thế giới, nhƣng bệnh
đái tháo đƣờng ở Việt Nam phát triển nhanh nhất thế giới. Đối tƣợng mắc bệnh đái tháo đƣờng
thƣờng ở độ tuổi từ 30-65, tuy nhiên hiện nay có những bệnh nhân đái tháo đƣờng mới chỉ 9-10
tuổi, điều này phản ánh sự trẻ hóa về bệnh này ở nƣớc ta
Vấn đề kiểm soát ăn uống trở nên vô cùng hệ trọng cho từng trƣờng hợp cá biệt. Ngƣời bệnh
tiểu đƣờng cần có chế độ ăn uống hợp lý và rau quả là nguồn dinh dƣỡng tốt nhất. Chính vì vậy mà
áp dụng một chƣơng trình dinh dƣỡng hợp lý là một trong những biện pháp điều trị căn bản và quan
trọng không chỉ giúp phòng ngừa bệnh tiểu đƣờng mà còn giúp phòng ngừa hàng loạt các bệnh mãn
tính khác nhƣ tim mạch, cao huyết áp, ung thƣ,… Nhờ đó mà cuộc sống của những thành viên trong
cộng đồng xã hội đƣợc cải thiện. Với thực phẩm cho mỗi bữa ăn rất đa dạng cần lựa chọn thực
phẩm thế nào cho phù hợp đang là những băn khoăn cho nhiều bà nội trợ. Họ cần rất nhiều hiểu biệt
về vấn đề này cũng nhƣ cần có những hỗ trợ riêng để ƣớc tính lƣợng calo từ thực phẩm cung cấp
cho các bữa ăn hàng ngày. Nhu cầu năng lƣợng cho ngƣời già, ngƣời lao động, ngƣời trẻ, trẻ em,
ngƣời bệnh,…. Để có đƣợc tƣ vấn thƣờng xuyên của các chuyên gia Y tế là một hạn chế và tốn
kém. Do đó, một hệ thống nhận dạng thức ăn trên mobile trợ giúp cho ngƣời bình thƣờng ăn kiêng,
giảm cân...và đặc biệt không chỉ cho ngƣơi bệnh tiểu đƣờng mà những ngƣời bệnh khác một chế độ
dinh dƣỡng hợp lý là băt buộc và cần thiết.
1.2 Nghiên cứu trước đây
Một hệ thống quản lý chế độ dinh dƣỡng của ngƣời bệnh tiểu đƣờng tại Đại học Carnegie
Mellon dựa trên thực đơn ghi lại thực phẩm tiêu thụ hàng ngày[8]. Hệ thống làm giảm thời gian
tƣơng tác ngƣời dùng với thiết bị, là một kỹ thuật nhận dạng tự động thực phẩm để theo dõi lƣợng
calo. Wellness Nokia Diary là một thiết bị dựa trên ứng dụng di động cũng cho phép theo dõi sức
khỏe hàng ngày của ngƣời sử dụng[11], yêu cầu ngƣời dùng nhập thông tin về thói quen ăn uống
của họ.
Nhận dạng thực phẩm tự động dựa trên hình ảnh là rất khó khăn. Trƣớc đây, những nghiên
cứu bị giới hạn trong một số loại thực phẩm cụ thể nhƣ cá, thịt, hay trái cây họ cam quýt ngành
công nghiệp [2] [3] [4]. Phƣơng pháp phân loại thực phẩm dựa trên màu sắc cho thực phẩm đã chế
biến nhƣ thịt và cá đƣợc phát hiện với một bộ lọc để tách thực phẩm với nền hình ảnh. Những thuật
toán SFBB (Safer Food, Better Business), hay thuật toán SVM đã đƣợc sử dụng để phân loại thực
phẩm cũng rất hiệu quả[3]. Sự nhận dạng thực phẩm còn dựa trên sự sắp xếp thức ăn trên đĩa hay
đƣợc quy định bởi các ngăn chia [6] [7].
Không có phƣơng pháp nào đáp ứng đƣợc yêu cầu dinh dƣỡng hàng ngày cho ngƣời
bệnh.Việc sử dụng điện thoại di động hỗ trợ chế độ dinh dƣỡng hợp lý thông qua hình ảnh là một
phƣơng pháp đáng kể. Nó kết nối nhanh khoảng cách giữa sức khỏe cá nhân và công nghệ, ngƣời
dùng và thông tin dinh dƣỡng của họ,bằng cách giám sát thực phẩm dựa trên thiết bị tính toán cầm
tay cá nhân. Cho phép họ theo dõi tình trạng sức khỏe hàng ngày để giảm chi phí y tế tổng thể.
1.3 Cách tiếp cận
Do đó, việc xây dựng một hệ thống nhận dạng thức ăn rau quả tƣơi bằng hình ảnh là cần
thiết, nó mang tính cá nhân với chi phí thấp, rất tiện lợi cho ngƣời dùng. Từ thực phẩm đƣợc nhận
dạng sẽ ƣớc tính lƣợng calo tƣơng ứng cho mỗi loại. Đây cũng là giải pháp cho vấn đề quản lý dinh
dƣỡng đã đƣợc đề cập ở trên.
Hình ảnh thức ăn rau củ quả có đƣợc từ ngƣời dùng chụp với điện di động có độ phân giải
thấp. Từ những hình ảnh này hệ thống sẽ thực hiện phân loại thực phẩm qua hai bƣớc: phân đoạn và
làm mịn ảnh. Mỗi hình ảnh có đƣợc là từ bề mặt của các loại rau, quả, củ, số lƣợng màu sắc chƣa
xác định, một phƣơng thức không có giám sát là cần thiết để phân vùng ảnh. Và thuật toán phân
cụm K-mean đƣợc thực hiện cho việc phân đoạn màu sắc thực của ảnh. Khi chụp hình trong khung
cảnh thực những hình ảnh chứa đựng những đối tƣợng xung quanh đầy ý nghĩa, làm phát sinh một
số cụm (nhỏ) không có liên quan đến đối tƣợng quan tâm. Để loại bỏ những đối tƣợng này, ta áp
dụng các toán tử hình thái [13] (mathematical morphology) bao gồm open và close để làm mịn hình
ảnh phân đoạn. Vùng chính cần quan tâm có thức ăn sẽ đƣợc trích xuất bằng việc sử dụng các thuộc
tính màu sắc và SURF cho việc xác nhận thức ăn. Cuối cùng thực hiện sự phân lớp ảnh cho việc xác
nhận từng loại thức ăn dựa trên đặc trƣng SURF và thuộc tính màu sắc thông qua thuật toán máy hỗ
trợ vector (SVM)

4m25LBRaaQpWyUW
Music ♫

Copyright: Tài liệu đại học © DMCA.com Protection Status