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J-GLOBAL ID:200902249039825708   整理番号:09A0282415

食事画像の解析における特徴量選択の評価

Food Image Analysis by Local Image Features
著者 (3件):
資料名:
巻: 108  号: 425(IE2008 204-252)  ページ: 167-172  発行年: 2009年01月28日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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本研究は食事画像を利用して日々の食事状況を解析・可視化できるシステムの構築を目指している。提案するシステムでは,日常生活の画像群からの食事画像の抽出,含まれる料理のバランスの推定,そのバランスの可視化の3機能を有する。本論文ではこのシステムにおける食事画像の抽出・バランスの推定という画像解析において,画像認識で多く用いられているBags of Featuresモデルを用いた精度向上について述べる。実験の結果,食事画像の場合SIFT特徴などで用いられるDifference of Gaussian処理による特徴点検出が最も精度が高く,我々の従来手法より食事画像の抽出は5%,バランスの推定は7%精度が向上することがわかった。(著者抄録)
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引用文献 (13件):
  • 1) GEMMELL J. MyLifeBits : fulfilling the Memex Vision. Proceedings of the tenth ACM international conference on Multimedia, 2002. ACM Press. (2002) p.235-238.
  • 2) 北村圭吾. 食事ログの取得と処理-画像処理による食事記録-. 第4回デジタルコンテンツシンポジウ, 2008. (2008)
  • 3) KITAMURA K. Food Log by Analyzing Food Images. Proc. of the 16th ACM international conference on Multimedia, demosession session, 2008. (2008) p.999-1000.
  • 4) げんき! 食卓コンシェルジュ. http://shoku365.com/index.htm.
  • 5) 農林水産省. 食事バランスガイド. http://www.maff.go.jp/food_guide/balance.htm.
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