运动健康人士的福音，拍照即可获取食物热量和营养素为了保持理想的健康和体重状态，人们需要长期测量每日摄入食物的体型、热量和营养价值，这就需要从业者要有极强的耐心、执行力和知识储备，从而成为身体管理的拦路虎。因此，很多运动健康APP都支持食物识别，可以实现拍照识别食物热量和营养元素的功能，满足人们在日常生活中快速获取食物信息、及时管理卡路里摄入的需求，为人们提供了很好的选择。方便人们的身材管理。技术原理那么，这种拍照获取食物热量和营养信息的功能背后的技术原理是什么？事实上，它依赖于对图像进行分类的能力。图像分类能力是AI人工智能领域的重要基础功能。具有广泛的实际应用场景。传统的图像分类方法过程包括预处理、特征提取和分类器。特征提取需要研究人员投入大量精力进行人工设计和提取，并且只适用于基于简单的图像分类，无法识别实际情况复杂的图片内容。近年来，基于深度学习的图像分类能力开始流行起来。使用特定的推理框架，利用神经网络核心技术，可以对图像中的实体进行分类，并添加标注信息，帮助定义图像主题和适用场景。一般的图片分类流程是开发者对传入的照片使用静态图片检测，或者调用摄像头使用视频流检测。图片分类能力会根据开发者使用的端侧/云端算法模型进行分析，返回给App图片。类别（例如：植物、家具、手机）和置信度。HMSCore机器学习服务图像分类能力性能优势华为HMSCore机器学习服务图像分类功能基于深度学习方法，可以识别图像中的物体、场景、行为等信息，并返回相应的标签信息.机器学习服务的图像分类能力在识别精度和速度性能方面得到了提升。迁移学习方法：增强图像标注模型和知识迁移能力，不断优化深度神经网络的拓扑结构，准确率提升38%；集成WordNet语义网络：优化语义分析模型，对图片内容进行语义分析，实现概念标注自动推理，支持23000个标签；基于华为GPU云服务加速：显存带宽较上一代GPU翻倍，位宽提升8倍，识别单张图像仅需100毫秒。开发者可以利用现有类别的图像分类能力，或者自定义图像分类模型，采集和训练各种食物图像，然后导入相应的标签数据，形成庞大的食物热量数据库。最后，通过华为相机的景深摄像功能，可以有效测量手机与物体的距离，大致识别出物体的大小和重量，再与手机中的信息进行匹配。数据库，从而实现不同类别和大小食物的卡路里计算。计算。此外，机器学习服务的图片分类能力也广泛应用于图片分类管理场景，如手机相册分类管理、电商App商品图智能分类等场景，为各类应用开发者提供了很好的解决方案.点击查看图像识别分类信息列表。更多详情>>访问华为开发者联盟官网获取开发指导文档华为移动服务开源仓库地址：GitHub、Gitee关注我们，第一时间了解HMSCore最新技术资讯~
