論文の概要: Eating Habits Discovery in Egocentric Photo-streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07646v1
• Date: Wed, 16 Sep 2020 12:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 00:20:52.199617
• Title: Eating Habits Discovery in Egocentric Photo-streams
• Title（参考訳）: エゴセントリックフォトストリームにおける食事習慣の発見
• Authors: Estefania Talavera, Andreea Glavan, Alina Matei, Petia Radeva
• Abstract要約: 食事関連行動パターン探索モデルを構築し,日常的に実施されている活動から栄養のルーチンを明らかにする。 このフレームワーク内では、単純だが堅牢で高速な新しい分類パイプラインを提示する。 本稿では,カメラが単独で食べる際の食品関連シーンの識別への応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.436913961194671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Eating habits are learned throughout the early stages of our lives. However, it is not easy to be aware of how our food-related routine affects our healthy living. In this work, we address the unsupervised discovery of nutritional habits from egocentric photo-streams. We build a food-related behavioural pattern discovery model, which discloses nutritional routines from the activities performed throughout the days. To do so, we rely on Dynamic-Time-Warping for the evaluation of similarity among the collected days. Within this framework, we present a simple, but robust and fast novel classification pipeline that outperforms the state-of-the-art on food-related image classification with a weighted accuracy and F-score of 70% and 63%, respectively. Later, we identify days composed of nutritional activities that do not describe the habits of the person as anomalies in the daily life of the user with the Isolation Forest method. Furthermore, we show an application for the identification of food-related scenes when the camera wearer eats in isolation. Results have shown the good performance of the proposed model and its relevance to visualize the nutritional habits of individuals.
• Abstract（参考訳）: 食事習慣は、私たちの人生の初期段階を通して学習されます。 しかし、食品関連のルーチンが健康的な生活にどう影響するかを知ることは容易ではない。 本研究では,エゴ中心のフォトストリームからの栄養習慣の無監督発見に対処する。 食品関連行動パターン発見モデルを構築し,その日を通して実施した行動から栄養状態を明らかにする。 そのため、収集された日間の類似性を評価するために、動的時間ワーピングに頼る。 この枠組みでは,食品関連画像の分類において,重み付け精度が70%,f-scoreが63%,簡易かつ堅牢で高速な分類パイプラインが提案されている。 その後、隔離林法により、利用者の日常生活における生活習慣を異常として記述しない栄養活動からなる日を同定した。 さらに,カメラ装着者が単独で食事をする場合の食品関連シーンの識別の応用例を示す。 その結果, 提案モデルの有効性と, 個人の栄養習慣を可視化する妥当性が示された。

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