基于Haralick和CIE Lab颜色时刻的食物图像分类研究

该项目利用了Haralick纹理特征和CIE Lab颜色时刻（Color Moments）特征，结合学习矢量量化（Learning Vector Quantization，简称LVQ）方法来完成这一任务。 Haralick纹理特征提取是计算机视觉中的一个常用技术，它通过计算图像的灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）来提取纹理特征。GLCM包含了图像中像素的灰度值以及它们之间的空间关系，通过这个矩阵可以提取出多种纹理统计特征，如对比度、均匀性、相关性等。这些特征对于分类具有纹理特征的食物图像非常有用。 CIE Lab颜色模型是一种与设备无关的颜色表示方式，由国际照明委员会（CIE）定义，它由一个亮度分量L以及两个颜色分量a和b组成。其中，颜色分量a代表从绿色到红色的范围，颜色分量b代表从蓝色到黄色的范围。CIE Lab颜色时刻是基于颜色分布的统计特征，用于描述图像的颜色分布特征。这些特征对于区分具有不同颜色特征的食物非常关键。 学习矢量量化（LVQ）是一种监督学习的分类算法，它通过调整原型向量来减少输入向量与最近邻原型向量之间的距离，从而实现分类。LVQ算法简单直观，易于实现，并且在图像分类、模式识别等领域有着广泛的应用。在本项目中，LVQ用于基于提取的特征对食物图像进行分类。 项目使用了k折交叉验证方法来评估模型的性能。交叉验证是一种统计方法，用于估计机器学习模型的泛化能力。在k折交叉验证中，数据集被随机分割成k个大小相等的子集，模型在k-1个子集上进行训练，在剩下的一个子集上进行测试。这个过程重复k次，每次选择不同的子集作为测试集，最后计算k次测试的平均结果作为模型性能的评估。在本项目中，使用了基于k=10的k折交叉验证，并以准确率（accuracy）作为评价指标。 在实验中，模型的最大准确率达到了0.642051，说明在数据集上得到了相对较好的分类效果。实验还设置了多个参数，包括学习率、学习率乘数、m值（LVQ算法中的参数，用于控制学习速度）、epsilon值（用于控制分类精度）以及最大迭代次数和最小学习率。这些参数的调整对于优化模型性能至关重要。 通过测试结果表明，结合纹理特征和颜色特征可以提高食物图像分类的准确性。因此，Haralick特征和CIE Lab颜色时刻的结合使用，以及学习矢量量化方法的应用，都是实现高效准确的食物图像分类的关键。 项目标签为“系统开源”，意味着该项目可能是以开源软件的形式发布的，允许用户自由地获取、修改和分发该项目的代码。KEMU-master作为项目文件的名称，暗示了项目的主要代码库可能存储在名为KEMU的Git仓库的master分支中，用户可以克隆或下载该代码库来查看或参与项目。"