Även om många sensorer kan övervaka fysisk aktivitet, finns det ingen anordning som diskret kan mäta ätande på samma detaljnivå. Men att spåra och reagera på livsmedelskonsumtionen är avgörande för att hantera många kroniska sjukdomar som fetma och diabetes. Äta igenkännande har främst använt en enda sensor åt gången i en begränsad miljö men sensorer kan misslyckas och var och en kan plocka upp olika typer av ätande. Vi presenterar en multi-modalitet studie av äta igenkänning, som kombinerar huvud och handled rörelse (Google Glass, smartwatches på varje handled), med ljud (kund örabud mikrofon). Vi samlar in 72 timmars data från 6 deltagare som bär alla sensorer och äter en obegränsad uppsättning livsmedel, och kommentera videoinspelningar för att få marksanning. Med hjälp av vår bulleravstängningsmetod uppnådde ljudanalys ensam 92% precision och 89% återkallande i hitta måltider, medan rörelseavkänning behövdes för att hitta individuella intag.
Merck m.fl. realiserade en multi-enhet övervakningssystem som omfattar in-örat ljud, huvudrörelse, och handled rörelsesensorer, som kunde känna igen äta med 92% precision och 89% återkalla REF.
Multimodality sensing for eating recognition
{'venue': 'PervasiveHealth', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}