Atena Editora

Este artigo apresenta um sistema

capaz de segmentar e classificar alimentos

baseado em imagens de porções alimentares.

O sistema proposto neste trabalho é capaz

de segmentar os alimentos de uma imagem,

utilizando a técnica de crescimento de regiões.

Cada alimento tem suas características extraídas

com base na sua coloração, utilizando os planos

RGB e a matiz da imagem, e pela sua textura,

utilizando o descritor LPQ. As características

extraídas foram utilizadas para treinar uma

rede Bayesiana. Testes foram efetuados para

validar a eficácia da rede Bayesiana treinada,

obtendo um resultado final médio de 96,26% de

amostras classificadas corretamente.

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DOI: 10.22533/at.ed.82819010617
Palavras-chave: Crescimento de regiões, LPQ, processamento digital de imagens, redes bayesianas, classificação de alimentos.
Keywords: Region growing, LPQ, digital image processing, Bayesian networks, food classification.
Abstract:
This paper presents a system to

segment and classify foods based on images

of food portions. The system proposed in this

paper is able to target the food of an image, using

the region growing technique. Each food has

its characteristics extracted based on its color

using the RGB planes and the hue of the image,

and its texture using the LPQ descriptor. The

extracted features are used to train a Bayesian

network. Tests were performed to validate the

effectiveness of the trained Bayesian network,

obtaining a final average result of 96.26% of

samples classified correctly.
Número de páginas: 15

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