基于人脸识别技术的食品感官评价研究

发布时间:2021-05-14 02:39
  民以食为天,风味是食品之魂,人们愈来愈注重食品的感官品质。有调查显示,食品的感官品质优劣影响消费者的购买意向。因此,食品感官评价在食品行业中占据着十分重要的地位。本文基于人脸识别技术对食品味道给予感官评价,借助人脸识别技术具有的直观性、易区分性、非侵犯性、非强制性、非接触性等优势,通过观测顾客品尝食品时的面部表情,分析用户对所品尝食品的喜恶。本文研究适用于对食品质量做辅助的客观评价,能够反馈给食品商家相关信息、以提高顾客满意度,并为食品企业生产者、管理者提供决策支持。本文研究涉及机器学习、图像处理学、心理学、食品科学等领域,采用理论研究与试验测试相结合的研究方法。传统的食品感官评价是由评价员进行感官鉴定。由于评价员培训周期长、且每个评价员嗜好、敏感度不同,导致评判结果不公平,并缺乏一般性、真实性。而基于人脸识别技术的食品感官评价是以顾客为中心,评价结果具有很高的稳定性和一致性,克服了产品信息量有限、测试时间短、个体敏感度差异等缺点,并为以后食品感官评价技术的发展方向奠定了基础。本文关键点是利用人脸表情识别技术来对食品做感官鉴定。传统的人脸表情特征提取方法存在一定的局限性,为提取到更有效... 

【文章来源】:天津科技大学天津市

【文章页数】:61 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 课题的研究背景及意义
    1.2 食品感官评价技术
        1.2.1 食品感官评价技术概论
        1.2.2 食品感官评价技术研究方法
        1.2.3 食品感官评价技术国内外发展现状
        1.2.4 食品感官评价技术应用
    1.3 人脸识别技术概述
        1.3.1 人脸识别技术简介
        1.3.2 人脸识别技术原理
        1.3.3 人脸识别技术的国内外研究现状
        1.3.4 人脸识别技术的应用
    1.4 人脸表情识别技术概述
    1.5 基于人脸识别技术的食品感官评价指标设计
    1.6 本文主要工作及内容安排
2 相关理论与方法
    2.1 人脸特征提取方法
        2.1.1 韦伯局部描述符
        2.1.2 局部图结构
    2.2 深度学习方法
        2.2.1 深度学习介绍
        2.2.2 迁移学习
        2.2.3 卷积神经网络
        2.2.4 MobileNet网络
    2.3 人脸表情数据集介绍
        2.3.1 JAFFE人脸表情数据库
        2.3.2 CK+人脸表情数据库
        2.3.3 Fer2013数据集
    2.4 本章小结
3 基于食品感官评价的人脸表情特征提取方法
    3.1 基于传统方法的人脸表情特征提取方法
        3.1.1 基于Gabor特征和韦伯局部描述符融合的人脸表情特征提取方法
        3.1.2 实验与分析
    3.2 基于深度学习的人脸表情特征提取方法
        3.2.1 基于深度小卷积神经网络的人脸表情特征提取方法
        3.2.2 基于迁移学习的人脸表情特征提取
    3.3 本章小结
4 基于人脸识别技术的实时食品感官评价系统
    4.1 实验平台与工具介绍
    4.2 基于人脸识别技术的实时食品感官评价系统
        4.2.1 利用OpenCV进行人脸图像检测
        4.2.2 使用基于MobileNet网络的迁移学习进行人脸表情识别
    4.3 基于人脸(表情)识别技术的食品感官评价系统效果展示
    4.4 本章小结
5 总结
    5.1 论文总结
    5.2 展望
6 参考文献
7 攻读硕士学位期间发表论文与科研项目情况
8 致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]仿人情感交互表情机器人研究现状及关键技术[J]. 柯显信,尚宇峰,卢孔笔.  智能系统学报. 2013(06)
[2]葡萄酒质量评分的统计分析方法研究[J]. 黄毅,胡二琴.  长江大学学报(自科版). 2013(04)
[3]基于改进的LBP人脸识别算法[J]. 王宪,张彦,慕鑫,张方生.  光电工程. 2012(07)
[4]学科交叉视角下的情感识别研究进展[J]. 程静,刘光远.  计算机科学. 2012(05)
[5]基于特征提取与认证的彩色图像人脸检测[J]. 王昊鹏,刘泽乾.  电子设计工程. 2012(01)
[6]食品感官分析的研究进展[J]. 朱静,吕飞飞.  中国调味品. 2009(05)
[7]人脸表情识别方法及展望[J]. 李菊霞.  农业网络信息. 2009(02)
[8]基于径向基概率神经网络的人脸识别方法[J]. 柳松,王展.  计算机工程与科学. 2006(02)
[9]人脸识别方法的综述与展望[J]. 艾英山,张德贤.  计算机与数字工程. 2005(10)

博士论文
[1]迁移学习问题与方法研究[D]. 龙明盛.清华大学 2014

硕士论文
[1]基于深度学习的人脸表情识别[D]. 施徐敢.浙江理工大学 2015
[2]食品感官评价技术在山西省食品行业中的应用及前景展望[D]. 刘兆宏.山西农业大学 2014
[3]开放环境下指定人物人脸识别的方法[D]. 邱洁琼.上海交通大学 2014
[4]描述性检验与消费者接受度感官分析方法研究[D]. 常玉梅.江南大学 2013
[5]基于模糊综合评判的肉制品感官质量评价及控制研究[D]. 邓屹洋.湖南科技大学 2013
[6]调配配型食用香精的香气质量与香韵结构相关性研究[D]. 李臻.上海应用技术学院 2012



本文编号:3185109

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