【技术实现步骤摘要】
食品的检验方法、装置和非易失性计算机可读存储介质
本公开涉及人工智能
，特别涉及一种食品的检验方法、食品的检验装置和非易失性计算机可读存储介质。
技术介绍
近年来，随着国民经济持续稳定增长、居民消费水平的不断提升及消费结构的升级，食品行业(如饮料等)一直呈现出良好的增长态势。通过食品的感官评价检测其品质，一直是新产品开发和上市产品维护的重要内容。在现有技术中，通过对食品消费者的主观喜好程度，确定食品的感官评价。
技术实现思路
本公开的专利技术人发现上述相关技术中存在如下问题：只能反映用户的主观感官评价，导致食品检验的准确性低。鉴于此，本公开提出了一种食品的检验技术方案，能够反映食品的客观品质，从而提高食品检验的准确性。根据本公开的一些实施例，提供了一种食品的检验方法，包括：获取检验人员在品尝待检验食品时的人脸图像；根据人脸图像，利用机器学习模型，确定检验人员对于多种情绪类型的隶属度参数；根据各隶属度参数，利用检测模型，确定检测人员的当前情绪是否与食用合格的待检验食品后的样本情...
【技术保护点】
1.一种食品的检验方法，包括：/n获取检验人员在品尝待检验食品时的人脸图像；/n根据所述人脸图像，利用机器学习模型，确定所述检验人员对于多种情绪类型的隶属度参数；/n根据各隶属度参数，利用检测模型，确定所述检测人员的当前情绪是否与食用合格的所述待检验食品后的样本情绪匹配，以检验所述待检验食品是否合格。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种食品的检验方法，包括：
获取检验人员在品尝待检验食品时的人脸图像；
根据所述人脸图像，利用机器学习模型，确定所述检验人员对于多种情绪类型的隶属度参数；
根据各隶属度参数，利用检测模型，确定所述检测人员的当前情绪是否与食用合格的所述待检验食品后的样本情绪匹配，以检验所述待检验食品是否合格。
2.根据权利要求1所述的检验方法，还包括：
根据合格样本数据和不合格样本数据的统计特征建立所述检测模型，所述合格样本数据为在食品样本属于合格组的情况下的各隶属度参数样本，所述不合格样本数据为在食品样本属于不合格组的情况下的各隶属度参数样本。
3.根据权利要求2所述的检验方法，其中，所述根据各隶属度参数，利用检测模型，确定所述检测人员的当前情绪是否与食用合格的所述待检验食品后的样本情绪匹配包括：
根据所述各隶属度参数的加权和，检验所述食品是否合格，所述各隶属度参数的权重根据合格样本数据和不合格样本数据的统计特征确定。
4.根据权利要求3所述的检验方法，其中，
所述各隶属度参数的权重根据各合格样本数据的组内统计特征、各不合格样本数据的组内统计特征、各合格样本数据与各不合格样本数据的组间统计特征确定。
5.根据权利要求4所述的检验方法，其中，所述各隶属度参数的权重根据如下步骤确定：
根据各合格样本数据的组内平均值、各不合格样本数据的组内平均值、各合格样本数据与各不合格样本数据的组间平均值，计算组内叉积平方和矩阵；
根据各合格样本数据的组内协方差、各不合格样本数据的组内协方差、各合格样本数据与各不合格样本数据的组间协方差，计算组间叉积平方和矩阵；
根据所述组内叉积平方和矩阵和所述组间叉积平方和矩阵，以各权重为变量，构建目标函数；
技术研发人员：杨炫煌，黄志明，曾庆帅，洪徐华，陈欣悦，
申请(专利权)人：浙江养生堂天然药物研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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