Reconocimiento de imágenes de alimentos mediante un método de aprendizaje continuo basado en la repetición y la selección de muestras pasadas en función de la incertidumbre

Identificador:  TFM:1885

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFM1885

Autores:  Pereira Canovas, Anxo-Lois

Resumen:
En aquest article, proposem un nou enfocament del reconeixement d'imatges d'aliments mitjançant un mètode d'aprenentatge continu basat en la reproducció amb una selecció de mostres anteriors basada en la incertesa. El nostre mètode té com a objectiu abordar els reptes de la variabilitat de les dades i l'evolució de les bases de dades d'aliments conservant i revisant de manera selectiva les mostres en funció de la seva puntuació incerta. El sistema proposat podria millorar significativament moltes indústries millorant els resultats de l'anàlisi comparativa dels mètodes d'última generació. Hem avaluat els nostres mètodes proposats i altres mètodes de referència en tres conjunts de dades, inclòs FOOD101. Finalment, hem obtingut resultats molt positius, ja que hem superat àmpliament els mètodes de selecció de mostres de referència per a l'assaig.