基于卷积神经网络在菜单识别的应用

摘要：

菜单图像分割是进行菜单识别的首要步骤,分割的准确性会影响菜单识别的效果.该文对线下餐饮店菜单识别不准确问题进行研究,利用深度学习的卷积神经网络技术对餐饮店菜单进行识别.首先利用数字图像处理技术对拍照菜单图片进行预处理,其次通过卷积神经网络技术预处理后的图像进行识别.实现准确反馈给店家顾客具体的点餐信息,以实现服务人员直接上传点餐照片,便可以直接在本店系统上完成点餐的功能,提高了识别的准确性.

关键词：深度学习、卷积神经网络、数字图像处理技术、菜单识别

所属期刊栏目：4

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家创新创业训练项目20191061621

在线出版日期：2021-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：71-73,77