Mobilkamerornas genomtränglighet har resulterat i en dramatisk ökning av matfoton, som är bilder som speglar vad människor äter. I den här tidningen studerar vi hur man kan ta bilder på vad vi äter på restauranger för att automatisera matjournalering. Vi föreslår att man utnyttjar bakgrunden till var bilden togs, med ytterligare information om restaurangen, tillgänglig på nätet, tillsammans med toppmoderna datorseende tekniker för att känna igen den mat som konsumeras. I detta syfte visar vi bildbaserat erkännande av mat som äts på restauranger genom att utbilda en klassare med bilder från restaurangens online-menydatabaser. Vi utvärderar vårt systems prestanda i okoncentrerade, verkliga miljöer med matbilder tagna på 10 restauranger över 5 olika typer av mat (amerikanska, indiska, italienska, mexikanska och thailändska).
Sammanhangsinformation om platsen där matbilden togs, tillsammans med ytterligare information om restaurangen, hade utnyttjats i REF.
Leveraging Context to Support Automated Food Recognition in Restaurants
{'venue': '2015 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision', 'journal': '2015 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}