論文の概要: Improving Food Detection For Images From a Wearable Egocentric Camera
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07861v1
- Date: Thu, 19 Jan 2023 03:12:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 15:43:47.578584
- Title: Improving Food Detection For Images From a Wearable Egocentric Camera
- Title（参考訳）: ウェアラブル・エゴセントリックカメラによる画像の食品検出の改善
- Authors: Yue Han, Sri Kalyan Yarlagadda, Tonmoy Ghosh, Fengqing Zhu, Edward
Sazonov, Edward J. Delp
- Abstract要約: 本稿では,眼鏡に装着可能なAIM(Automatic Ingestion Monitor)を紹介する。
AIMにはいくつかの利点があるが、AIMが撮影した画像は時にぼやけている。
本稿では,AIM画像センサが収集した前処理画像に対して,極めてぼやけた画像を取り除き,食品検出性能を向上させる手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.221357110216776
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diet is an important aspect of our health. Good dietary habits can contribute
to the prevention of many diseases and improve the overall quality of life. To
better understand the relationship between diet and health, image-based dietary
assessment systems have been developed to collect dietary information. We
introduce the Automatic Ingestion Monitor (AIM), a device that can be attached
to one's eye glasses. It provides an automated hands-free approach to capture
eating scene images. While AIM has several advantages, images captured by the
AIM are sometimes blurry. Blurry images can significantly degrade the
performance of food image analysis such as food detection. In this paper, we
propose an approach to pre-process images collected by the AIM imaging sensor
by rejecting extremely blurry images to improve the performance of food
detection.
- Abstract（参考訳）: 食事は私たちの健康の重要な側面です。
良質な食習慣は多くの病気の予防に寄与し、生活の質を改善する。
食事と健康の関係をよりよく理解するために,画像に基づく食事評価システムを開発した。
本稿では,眼鏡に装着可能なAIM(Automatic Ingestion Monitor)を紹介する。
食事シーンイメージをキャプチャする自動ハンズフリーアプローチを提供する。
AIMにはいくつかの利点があるが、AIMが撮影した画像は時にぼやけている。
ブロイ画像は食品検出などの食品画像解析の性能を著しく低下させることができる。
本稿では,AIM画像センサが収集した前処理画像に対して,極めてぼやけた画像を取り除き,食品検出性能を向上させるアプローチを提案する。
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