モバイルデバイスを用いた食事摂取の認識と体積推定

我々はコンピュータビジョン技術を用いて食事摂取評価の精度を改善するシステムを提示します。従来の栄養学的手法は、評価が不正確であるか、複雑な実験室での測定が必要であるという欠点があります。我々の解決策は、モバイルフォンを使用して食品の画像をキャプチャし、食品の種類を認識し、それぞれの体積を推定し、最終的に定量的な栄養情報を返すことです。自動化された正確な食品認識には以下の課題があります。第一に、人々が日常生活で消費する食品の種類は非常に多様です。第二に、単一の食品カテゴリーは、異なる調理方法によって大きなバリエーションを含む可能性があります。また、多様な照明条件は食品の視覚的外観にばらつきをもたらすことがあります。これらすべては最先端の認識アプローチに対する課題となります。さらに、携帯電話で撮影された低画質の画像は、3D再構築の作業を困難にします。本論文では、定量的な食事摂取推定を達成するために、いくつかのビジョン技術（視覚認識と3D再構築）を組み合わせます。認識と再構築の評価は実験結果に示されています。