教師付き学習とマルチインスタンス学習の比較によるスマート食器ベースの食事情報認識

ZHANG Liyang; SUZUKI Hiroyuki; KOYAMA Akio

文献

J-GLOBAL ID：202102232948065890 整理番号：21A0426275

教師付き学習とマルチインスタンス学習の比較によるスマート食器ベースの食事情報認識

Smart Tableware-Based Meal Information Recognition by Comparing Supervised Learning and Multi-Instance Learning

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資料名：
巻： E103.D 号： 12 ページ： 2643-2648(J-STAGE) 発行年： 2020年
JST資料番号： U0469A ISSN： 1745-1361 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

近年,健康意識の改善に伴い,人々は,適切な食事にますます多くの注意を向けている。既存の研究は,適切な食事が糖尿病のような生活習慣病を予防するのを助けることができることを示した。本研究では,食器にセンサを結合することにより,食事中の情報を捉え,処理および分析後に,食事の時間や順序のような食事情報を得ることができる。本論文では,食事情報を扱うための教師付き学習とマルチインスタンス学習の使用方法を紹介し,詳細な比較を行った。実験には3つの教師付き学習アルゴリズムと2つのマルチインスタンス学習アルゴリズムを用いた。実験結果は,教師付き学習アルゴリズムがF値において良い結果を達成したが,マルチインスタンス学習アルゴリズムは精度だけでなくF値においてもより良い結果を達成したことを示した。(翻訳著者抄録)

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人工知能

引用文献 (17件)：

[1] MedicineNet.com, Medical Definition of lifestyle disease, https://www.medicinenet.com/script/main/art.asp?articlekey=38316, accessed Aug. 17. 2020.
[2] World Health Organization, Obesity and overweight, https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight, accessed Aug. 17. 2020.
[3] World Health Organization, Diabetes, https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/diabetes, accessed Aug. 17. 2020.
[4] M. Farooq and E. Sazonov, “Automatic measurement of chew count and chewing rate during food intake,” Electronics (Basel), vol.5, no.4, 62, 2016. 10.3390/electronics5040062
[5] H. Kalantarian, N. Alshurafa, T. Le, and M. Sarrafzadeh, “Monitoring eating habits using a piezoelectric sensor-based necklace,” Computers in Biology and Medicine, vol.58, pp.46-55, 2015. 10.1016/j.compbiomed.2015.01.005

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