文献

J-GLOBAL ID：201802256521715289   整理番号：18A0503338

アスリート支援のための食事画像認識

Meal Image Recognition for Supporting Athletes

著者 (6件)： 安沢昌志 (東大) ,  天野宗佑 (東大) ,  山肩洋子 (東大) ,  元永恵子 (日本体育・学校健康セ 国立スポーツ科セ) ,  亀井明子 (日本体育・学校健康セ 国立スポーツ科セ) ,  相澤清晴 (東大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 431(ITS2017 61-83)  ページ： 155-160  発行年： 2018年02月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： アスリートにとって栄養管理は欠かせない。そこで我々は食事画像認識によって栄養情報を推定しアスリートの食事記録の支援を行う。本課題は一般の食事画像認識課題の設定とは異なり,クラスの種類が食事毎に変化し,テンプレート画像が少なく,一つの器に複数のクラスが混在するなど複数の問題を有する。我々は3種類の手法を提案する。その中の一つの手法である階層的認識では食事毎のテンプレート画像データベースを構築し,分類器の深層特徴を用いて最近傍探索を行う。さらにカテゴリ情報を用いた詳細認識を行うことで複数クラスの認識を可能とする。実験ではF-measureで0.787,エネルギーのMAEが74kcal(9.4%)と高精度の結果が得られた。(著者抄録)

シソーラス用語： *人間 ,  *栄養管理 ,  食事 ,  *画像認識 ,  *栄養価 ,  画像 ,  分類装置 ,  近傍探索法 ,  精度 ,  数値
準シソーラス用語： F値 ,  *アスリート ,  テンプレート画像 ,  多重分類器 ,  分類精度

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  食品の化学・栄養価  (FJ01020J)

引用文献 (24件)：

• Y. Kim, S. Ji, H. Lee, J. Kim, S.Yoo, and J. Lee, ′′My Doctor is Keeping an Eye on Me!: Exploring the Clinical Applicability of a Mobile Food Logger, ′′ Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, pp. 5620-5631 (2016).
• M. Chen, K. Dhingra, W. Wu, L. Yang, R. Sukthankar and J. Yang: ′′PFID: Pittsburgh fast-food image dataset,′′ ICIP, pp. 289 - 292 (2009).
• Y. Matsuda, H. Hoashi and K. Yanai, ′′Recognition of multiple-food images by detecting candidate regions,′′ ICME, pp. 25 - 30 (2012).
• Y. Kawano and K. Yanai, ′′Automatic Expansion of a Food Image Dataset Leveraging Existing Categories with Domain Adaptation,′′ ECCV Workshop, pp. 3-17 (2014).
• H. Kagaya, K. Aizawa and M. Ogawa: ′′Food detection and recognition using convolutional neural network,′′ ACM MM, pp. 1085 - 1088 (2014).

タイトルに関連する用語 (4件)： アスリート ,  支援 ,  食事 ,  画像認識