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/2408.10532v2
- Date: Mon, 21 Oct 2024 06:50:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 06:44:48.770366
- 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, Zhengyuan Zhou,
- Abstract要約: 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。
予備的な結果は、即時かつ正確な食事の洞察を提供することによって、システムの有効性を示し、食品認識精度は80%近くである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.036206693783198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With diet and nutrition apps reaching 1.4 billion users in 2022 [1], it's not surprise that popular health apps, 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 nutritional analysis, implemented in a versatile mobile and web application. The system is divided into three key concepts: 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. Preliminary results showcase the system's effectiveness by providing immediate, accurate dietary insights, with a demonstrated food recognition accuracy of nearly 80%, making it a valuable tool for users to make informed dietary decisions.
- Abstract（参考訳）: 2022年にはダイエットと栄養のアプリが14億人に達したので、人気の健康アプリMyFitnessPal、Noom、Calorie Counterなど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つの重要な概念に分けられる。
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。
予備的な結果は、即時かつ正確な食事の洞察を提供することによってシステムの有効性を示し、食品認識精度を80%近く向上させ、ユーザが食事の判断をインフォームドするための貴重なツールとなった。
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