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J-GLOBAL ID：201302277236559668   整理番号：13A1664089

3次元/2次元登録を使った画像に基づき食事評価を行う一人前の食物量のモデルに基づく測定

Model-based measurement of food portion size for image-based dietary assessment using 3D/2D registration

著者 (8件)： CHEN Hsin-Chen (Univ. Pittsburgh, PA, USA) ,  CHEN Hsin-Chen (National Cheng Kung Univ., Tainan City, TWN) ,  JIA Wenyan (Univ. Pittsburgh, PA, USA) ,  YUE Yaofeng (Univ. Pittsburgh, PA, USA) ,  LI Zhaoxin (Harbin Inst. of Technol., CHN) ,  SUN Yung-Nien (National Cheng Kung Univ., Tainan City, TWN) ,  FERNSTROM John D (Univ. Pittsburgh, PA, USA) ,  SUN Mingui (Univ. Pittsburgh, PA, USA)
資料名： Measurement Science and Technology  (Measurement Science and Technology)
巻： 24  号： 10  ページ： 105701,1-11  発行年： 2013年10月 
JST資料番号： C0354C  ISSN： 0957-0233  CODEN： MSTCEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 典型的な食事用の皿の上にある食べ物の1枚の写真から食べ物の体積を評価する計算法を開発した。先ず,皿をスケール参照として使って,3次元カメラ座標系に関する食べ物位置を計算する。その画像のバックグラウンドから,食べ物を自動的にセグメント化する。カラ-コントラスト,領域カラー均一性,及び曲線の曲がり度などのいくつか画像の特徴に基づいて,適応閾値とスネークモデリングを実行する。予め作った形状モデルライブラリーから,食べ物の一般的な形状(円柱,球形等)を表す3次元モデルを選ぶ。射影した3次元モデルと画像中の食べ物等高線を登録して,選んだ形状モデルの位置,方位,及びスケールを決定する。体積が分っている様々な実際の食べ物を使った実験の結果から,食べ物の3次元構造表面が入力画像で完全に表されていない場合でも,この画像に基づく食べ物体積測定法が満足する性能が得られることが実証された。

シソーラス用語： *食事 ,  *食品 ,  *体積測定 ,  カメラ ,  位置測定 ,  セグメンテーション ,  閾値 ,  形状測定 ,  *画像分析 ,  *栄養管理
準シソーラス用語： 食物 ,  適応しきい値 ,  食事管理

分類 (1件)： 食品一般  (FJ01010Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 3次元 ,  2次元 ,  食事 ,  評価 ,  食物 ,  モデル