論文の概要: NutrifyAI: An AI-Powered System for Real-Time Food Detection, Nutritional Analysis, and Personalized Meal Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10532v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 04:18:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 15:13:43.999482
- Title: NutrifyAI: An AI-Powered System for Real-Time Food Detection, Nutritional Analysis, and Personalized Meal Recommendations
- Title（参考訳）: NutrifyAI: リアルタイム食品検出、栄養分析、パーソナライズされた食事レコメンデーションのためのAIを利用したシステム
- Authors: Michelle Han, Junyao Chen,
- Abstract要約: 本稿では,高度なコンピュータビジョン技術と栄養分析を組み合わせた包括的システムを提案する。
このシステムはモバイルプラットフォームとWebプラットフォームの両方向けに設計されており、Chart.jsを使ったデータの視覚化のような機能を備えている。
予備的な結果はシステムの有効性を示し、ユーザが食事に関する決定を下すための貴重なツールとなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With diet and nutrition apps reaching 1.4 billion users in 2022 [1], it's no surprise that health apps like MyFitnessPal, Noom, and Calorie Counter, are surging in popularity. However, one major setback [2] of nearly all nutrition applications is that users must enter food data manually, which is time-consuming and tedious. Thus, there has been an increasing demand for applications that can accurately identify food items, analyze their nutritional content, and offer dietary recommendations in real-time. This paper introduces a comprehensive system that combines advanced computer vision techniques with nutrition analysis, implemented in a versatile mobile and web application. The system is divided into three key components: 1) food detection using the YOLOv8 model, 2) nutrient analysis via the Edamam Nutrition Analysis API, and 3) personalized meal recommendations using the Edamam Meal Planning and Recipe Search APIs. Designed for both mobile and web platforms, the application ensures fast processing times with an intuitive user interface, with features such as data visualizations using Chart.js, a login system, and personalized settings for dietary preferences, allergies, and cuisine choices. Preliminary results showcase the system's effectiveness, making it a valuable tool for users to make informed dietary decisions.
- Abstract（参考訳）: 2022年にはダイエットアプリや栄養アプリが14億人に達したので、MyFitnessPal、Noom、Calorie Counterといった健康アプリが人気を集めています。
しかし、ほぼ全ての栄養学応用の大きな欠点は、ユーザが手動で食品データを入力する必要があることである。
このように、食品を正確に識別し、栄養内容を分析し、リアルタイムに食事推奨を提供するアプリケーションへの需要が高まっている。
本稿では,先進的なコンピュータビジョン技術と栄養分析を組み合わせた総合システムを提案する。
システムは3つの重要な構成要素に分けられる。
1) YOLOv8モデルを用いた食品検出
2)エダマム栄養分析APIによる栄養分析,及び
3)Edamam Meal Planning and Recipe Search APIを用いたパーソナライズされた食事レコメンデーション。
モバイルプラットフォームとWebプラットフォームの両方向けに設計されたこのアプリケーションは、Chart.jsを使ったデータ視覚化、ログインシステム、食事の好み、アレルギー、料理の選択のためのパーソナライズされた設定などの機能を備えた、直感的なユーザーインターフェイスで高速な処理時間を保証している。
予備的な結果はシステムの有効性を示し、ユーザが食事に関する決定を下すための貴重なツールとなる。
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