論文の概要: An Intelligent Passive Food Intake Assessment System with Egocentric
Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03142v1
- Date: Fri, 7 May 2021 09:47:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-10 12:29:24.103175
- Title: An Intelligent Passive Food Intake Assessment System with Egocentric
Cameras
- Title(参考訳): エゴセントリックカメラを用いた知的受動食品摂取評価システム
- Authors: Frank Po Wen Lo, Modou L Jobarteh, Yingnan Sun, Jianing Qiu, Shuo
Jiang, Gary Frost, Benny Lo
- Abstract要約: 栄養失調は低所得国(LMIC)の主要な公衆衛生問題である
我々は,エゴセントリックカメラを用いた知的受動的摂食評価システムの実装を提案する。
摂取量を確実に監視し、ユーザの食行動にフィードバックを与えることができます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.067860492694251
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Malnutrition is a major public health concern in low-and-middle-income
countries (LMICs). Understanding food and nutrient intake across communities,
households and individuals is critical to the development of health policies
and interventions. To ease the procedure in conducting large-scale dietary
assessments, we propose to implement an intelligent passive food intake
assessment system via egocentric cameras particular for households in Ghana and
Uganda. Algorithms are first designed to remove redundant images for minimising
the storage memory. At run time, deep learning-based semantic segmentation is
applied to recognise multi-food types and newly-designed handcrafted features
are extracted for further consumed food weight monitoring. Comprehensive
experiments are conducted to validate our methods on an in-the-wild dataset
captured under the settings which simulate the unique LMIC conditions with
participants of Ghanaian and Kenyan origin eating common Ghanaian/Kenyan
dishes. To demonstrate the efficacy, experienced dietitians are involved in
this research to perform the visual portion size estimation, and their
predictions are compared to our proposed method. The promising results have
shown that our method is able to reliably monitor food intake and give feedback
on users' eating behaviour which provides guidance for dietitians in regular
dietary assessment.
- Abstract(参考訳): 栄養失調は低所得国(LMIC)の主要な公衆衛生問題である。
地域・世帯・個人間の食物・栄養摂取の理解は、健康政策や介入の発展に不可欠である。
大規模食事アセスメントの手順を容易にするために,ガーナやウガンダの家庭に特有なエゴセントリックカメラを用いて,知的受動的摂食評価システムを実現することを提案する。
アルゴリズムは、ストレージメモリを最小化するために冗長なイメージを削除するように設計されている。
実行時に, 深層学習に基づくセマンティックセマンティックセグメンテーションを多種食品の認識に適用し, 新たに設計された手作り特徴を抽出して, さらに消費される食品量モニタリングを行う。
ガーナ料理とケニア料理を食するケニア料理の参加者と、独自のLMIC条件をシミュレートした設定下において、我々の方法を検証するための総合的な実験を行った。
本研究の有効性を示すために, 経験者栄養士による視覚的部分サイズ推定を行い, その予測を提案手法と比較した。
有望な結果から,本手法は食事摂取状況を確実に監視し,食事アセスメントにおける栄養士の指導を提供するユーザの食事行動に対するフィードバックを与えることができることが示された。
関連論文リスト
- From Canteen Food to Daily Meals: Generalizing Food Recognition to More
Practical Scenarios [92.58097090916166]
DailyFood-172とDailyFood-16という2つの新しいベンチマークを、毎日の食事から食のイメージをキュレートする。
これらの2つのデータセットは、よく計算された食品画像領域から日常的な食品画像領域へのアプローチの伝達性を評価するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T08:32:23Z) - NutritionVerse-Real: An Open Access Manually Collected 2D Food Scene
Dataset for Dietary Intake Estimation [68.49526750115429]
食事摂取推定のための2D食品シーンデータセットであるNutritionVerse-Realを導入する。
NutritionVerse-Realデータセットは、実生活における食品シーンのイメージを手作業で収集し、各成分の重量を測定し、各料理の食生活内容を計算することによって作成されました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T11:05:20Z) - NutritionVerse: Empirical Study of Various Dietary Intake Estimation
Approaches [60.97896788599621]
食事の正確な摂取推定は、健康的な食事を支援するための政策やプログラムを伝える上で重要である。
最近の研究は、コンピュータービジョンと機械学習を使用して、食物画像から食事摂取を自動的に推定することに焦点を当てている。
我々は,84,984個の合成2D食品画像と関連する食事情報を用いた最初の大規模データセットであるNutritionVerse-Synthを紹介した。
また、リアルなイメージデータセットであるNutritionVerse-Realを収集し、リアル性を評価するために、251の料理の889のイメージを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T13:29:41Z) - Towards the Creation of a Nutrition and Food Group Based Image Database [58.429385707376554]
栄養・食品群に基づく画像データベースを構築するための枠組みを提案する。
米国農務省食品栄養データベース(FNDDS)における食品群に基づく食品コードリンクプロトコルを設計する。
提案手法は16,114個の食品データセットを含む栄養・食品群に基づく画像データベースを構築するために用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-05T02:41:44Z) - A Mobile Food Recognition System for Dietary Assessment [6.982738885923204]
我々は,生活支援のための食品認識アプリケーションの開発に焦点をあてる。
このタスクにMobilenet-v2アーキテクチャを使うことは、正確性とメモリ使用量の両方において有益である。
開発されたモバイルアプリケーションは、画像を介して自動食品認識において視覚障害者に役立てる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-20T12:49:36Z) - Vision-Based Food Analysis for Automatic Dietary Assessment [49.32348549508578]
本総説では, 食品画像分析, 容積推定, 栄養素抽出の3段階からなる, 統合型ビジョンベース食事評価(VBDA)の枠組みを概説する。
深層学習により、VBDAは徐々にエンドツーエンドの実装へと移行し、単一のネットワークに食品画像を適用して栄養を直接見積もる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T05:46:01Z) - MyFood: A Food Segmentation and Classification System to Aid Nutritional
Monitoring [1.5469452301122173]
食料モニタリングの欠如は、人口の体重増加に大きく寄与している。
食品画像を認識するためにコンピュータビジョンでいくつかのソリューションが提案されているが、栄養モニタリングに特化しているものはほとんどない。
本研究は, ユーザの食事と栄養摂取の自動モニタリングを支援するために, 画像に提示された食品を分類・分別するインテリジェントシステムの開発について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-05T17:40:05Z) - Eating Habits Discovery in Egocentric Photo-streams [9.436913961194671]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T12:46:35Z) - An Artificial Intelligence-Based System to Assess Nutrient Intake for
Hospitalised Patients [4.048427587958764]
入院患者の栄養摂取の定期的なモニタリングは、疾患関連栄養失調のリスクを低減する上で重要な役割を担っている。
本稿では,栄養摂取量を正確に推定する人工知能(AI)に基づく新しいシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T15:28:51Z) - Cross-Modal Food Retrieval: Learning a Joint Embedding of Food Images
and Recipes with Semantic Consistency and Attention Mechanism [70.85894675131624]
画像とレシピを共通の特徴空間に埋め込み、対応する画像とレシピの埋め込みが互いに近接するように学習する。
本稿では,2つのモダリティの埋め込みを正規化するためのセマンティック・一貫性とアテンション・ベース・ネットワーク(SCAN)を提案する。
食品画像や調理レシピの最先端のクロスモーダル検索戦略を,かなりの差で達成できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T07:41:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。