NHẬN DẠNG MÓN ĂN VỚI HỌC SÂU TRÊN NỀN WEB

Abstract

Ngày nay, công nghệ AI (Artificial intelligence) - trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng vào nhiều lĩnh vực và nâng cao chất lượng cuộc sống con người. Trong lĩnh vực ẩm thực, nhu cầu về một hệ thống có thể dự đoán được một món ăn hoặc có thể dự đoán được các thành phần của một món ăn là hết sức quan trọng. Với mục đích đó, luận văn “Nhận dạng món ăn với học sâu trên nền Web” đã được thực hiện. Mục tiêu của đề tài là xây dựng một website cho phép người dùng có thể đọc các blog về nấu ăn, tạo ra các flashcard giúp người dùng học các công thức và hơn nữa là có thể dự đoán tên và nguyên liệu của một món ăn. Giao diện website được xây dựng bằng thư viện ReactJS, một thư viện rất nổi tiếng cho việc tạo dựng frontend cho các website lớn. Backend của website được xây dựng bằng NodeJS, có nhiệm vụ xử lý và kết nối đến cơ sở dữ liệu MongoDB. Bên cạnh đó, dữ liệu hình ảnh được khai thác từ Google Image thông qua công cụ Selenium và sẽ được tiền xử lý. Sau đó, mô hình Deep Learning được xây dựng bằng thư viện Tensorflow và Pytorch, là hai thư viện nổi tiếng trong việc tạo nên các mô hình Deep Learning. Website được ra đời nhằm tạo sự thuận tiện hơn cho nhu cầu thiết yếu nhất của con người. Ứng dụng còn có thể giúp cho người dùng có thể hiểu rõ hơn về nét đẹp văn hóa ấm thực những nét tạo nên sức hút của món ăn. Giúp văn hóa các nước nói chung và nước Việt Nam nói riêng đến bạn bè thế giới.