Att mäta korrekt kostintag anses vara ett öppet forskningsproblem inom närings- och hälsoområdena. Uppskattning av livsmedel är ett utmanande problem eftersom livsmedelsberedning och -konsumtion innebär stora variationer i livsmedelsform och utseende. Vi använder geometrisk modellbaserad teknik för att uppskatta mat portioner och ytterligare förbättra uppskattning noggrannhet med hjälp av co-occurence mönster. Vi uppskattar mat portion co-occurence mönster från mat bilder som vi samlat från koststudier med hjälp av det mobila Food Record (mFR) systemet vi utvecklat. Co-occurrency mönster används som förkunskaper för att förfina del estimering resultat. Vi visar att noggrannheten i deluppskattningen har förbättrats när co-occurence-mönstren har införlivats som kontextuell information. Index Terms-Dietary Assessment, Food Portion Storlek Uppskattning, Geometriska Modell, Food Portion Co-Occurence Mönster. 1. Vad är det för fel på dig? INLEDNING Sex av de tio vanligaste dödsorsakerna i Förenta staterna, däribland cancer, diabetes och hjärtsjukdomar, kan vara direkt kopplade till kosten. På grund av den växande oron för kroniska sjukdomar och andra hälsoproblem relaterade till kost, finns det ett behov av att utveckla exakta metoder för att uppskatta individens mat- och energiintag. Dietär bedömning, processen att bestämma vad någon äter under loppet av dagen, ger värdefulla insikter för att öka interventionsprogram för förebyggande av många av de ovan nämnda kroniska sjukdomarna. Att mäta korrekt kostintag anses vara en öppen forskning inom närings- och hälsoområdet. Att utveckla metoder för utvärdering och utvärdering av kosten har fortsatt att vara en utmanande uppgift. [10] Att automatiskt bestämma de livsmedelstyper och den energi som förbrukas av en användare med hjälp av bildanalysteknik. I det mobila kostanalyssystem som vi utvecklat fokuserar vi på användning av bildanalysteknik för att automatiskt analysera och bestämma de livsmedelstyper och den energi som förbrukas av en användare [11, 5, 12 ] från en enda livsmedelsbild. Uppskattning av livsmedelsvolym (även känd som uppskattning av portionsstorlek eller portionsuppskattning) är ett utmanande problem eftersom livsmedelsberedning och konsumtionsprocess kan innebära stora variationer i matform och utseende. Hittills har flera bilder analysbaserade tekniker utvecklats, t.ex. de som bygger på single view image [13, 14, 15, 12, 10, 16, 17], flera bilder [18, 8, 19], video [20], 3D-range finding [21] och RGB-D image [22]. Vi anser att antingen ändra den mobila enheten eller få flera bilder/videor av äta scenen är inte önskvärt för användare. Vi fokuserar på estimering av livsmedelsvolymer med hjälp av en enkelvys livsmedelsbild som visas i [23] vilket minskar användarbördan. Att uppskatta volymen av ett objekt från en enda bild är ett dåligt problem. Merparten av 3D-informationen har gått förlorad under projektionsprocessen från 3D-koordinater till 2D-kamerans sensorplan. Det krävs att förhandsinformationen används för att uppskatta livsmedelsmängderna. År [15] omvandlades uppskattningen av andelen livsmedel till en förbestämd klassificering av portionsstorleken, vilket innebär att tekniken inte kunde generaliseras. I [14, 24] fördefinierad 3D-mall matchning användes men det krävde manuell inställning därför skalning med många livsmedel blev ett problem. Uppskattning av födointag med hjälp av geometriska modeller [12] och metoden baserad på förutsagd djupkarta med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) [10, 25] övervann skalfrågan med många livsmedel. Vi jämförde mat portion storlek uppskattning noggrannhet med hjälp av både geometriska modeller och djup bilder [26]. Vi visade att geometriskt modellbaserat tillvägagångssätt uppnådde 462 978-1-5090-5990-4/17/$31.00
På liknande sätt, Fang et al. REF använder speciella fästpunkter placerade i kulisserna för att uppskatta livsmedelsstorleken.
The use of co-occurrence patterns in single image based food portion estimation
{'venue': '2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'journal': '2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}