個人の食事画像ログに特化したメニュー認識(画像ログ,ライフログ活用技術,オフィスインフォメーションシステム,ライフインテリジェンス,及び一般)

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概要

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• 本研究では,個人の食事画像ログに特化した,画像からのメニュー認識を行った.ORBとNBNNを組み合わせた特定物体認識的なアプローチによって,テスト画像1枚あたり,最高で74%の精度を実現した.4人のユーザ平均では52.5%の精度であった.メニュー辺りの認識率は4ユーザ平均で19.5%であった.更に,データセットを限定することで,画像1枚辺りの認識率は,55.3%に向上した.1メニュー辺りの認識率は大きく向上し,ユーザ平均で32.3%になった.

• 2013-02-28

著者

• 相澤 清晴

  東京大学大学院情報学環

• 相澤 清晴

  東京大学工学系研究科

• 相澤 清晴

  東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学:東京大学工学系研究科電子工学

• 相澤 清晴

  Beckman Institute (university Of Illinois)

• 杉山 春樹

  東京大学工学部電子情報工学科

• 小川 誠

  foo.log株式会社

• 杉山 春樹

  東京大学大学院情報学環・学際情報学府

• 相澤 清晴

  東京大学大学院

• 杉山 春樹

  東京大学大学院学際情報学府

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