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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

FoodCam: A Real-Time Mobile Food Recognition System Employing Fisher Vector

verfasst von : Yoshiyuki Kawano, Keiji Yanai

Erschienen in: MultiMedia Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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In the demo, we demonstrate a mobile food recognition system with Fisher Vector and liner one-vs-rest SVMs which enables us to record our food habits easily. In the experiments with 100 kinds of food categories, we have achieved the 79.2% classification rate for the top 5 category candidates when the ground-truth bounding boxes are given. The prototype system is open to the public as an Android-based smartphone application.

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Metadaten
Titel
FoodCam: A Real-Time Mobile Food Recognition System Employing Fisher Vector
verfasst von
Yoshiyuki Kawano
Keiji Yanai
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
Buch
MultiMedia Modeling

Print ISBN: 978-3-319-04116-2

Electronic ISBN: 978-3-319-04117-9

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-04117-9_38

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