公开(公告)号：CN115937926A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211265533.3

申请日：2022-10-17

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 彭浩宇 ,  王灿 ,  王勋

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的表情识别方法，包含以下步骤：S1:对表情图片进行可调节滤波处理。S2:通过肤色自适应灰度化对滤波后的表情图像进行灰度处理。S3:将灰度化处理后的表情图片进行低衰减插值处理。S4:将处理好的表情图像划分为训练集和数据集。S5:通过训练集和数据集对搭建好的用于表情识别的卷积神经网络模型进行训练。本发明的基于卷积神经网络的表情识别方法，采用深度学习中的网络对图像具有较好的提取特征的能力，从而避免了人工提取特征的繁琐，而深度学习除了预测外，还扮演着特征工程的角色，从而省去了人工提取特征的步骤。

公开(公告)号：CN115187972A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210223171.5

申请日：2022-03-07

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 彭浩宇 ,  张宇航 ,  王灿 ,  王勋

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/22 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/12 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于特征对比的菜品识别方法，包含以下步骤：通过摄像头采集待识别的图片；通过深度学习算法检测图片中的托盘、饮料和餐盘；根据菜品的坐标进行逻辑判断，过滤干扰区域获得待识别区域；判断待识别区域是否为静止状态；在待识别区域为静止状态时使用深度学习算法识别待识别区域获得对应菜品名称；根据菜品名称从数据库中匹配出菜品对应的菜品信息。本发明所提供的基于特征对比的菜品识别方法，提高了菜品的识别效率和识别精度，极大的改善了餐厅的智能化程度。