大量の画像付き料理レシピからの学習による料理に含まれる素材推定(食メディア(レシピ),メディア・コミュニケーションの品質と福祉,及び一般)
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概要
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本報告では,入力された料理画像からその料理に含まれる素材を推定する手法を提案する.近年,日々の食事を記録することで個人の食事の傾向や好みを分析し,健康状態の改善を支援するサービスが増えている.このようなサービスの実現を目指した従来の研究では,食事画像から料理名を推定することで料理のカロリーを推定しようとしている.しかし,実際には同じ種類の料理でも使われる素材の種類が異なる場合も多く,料理の種類を認識するだけでは不十分である.そこで本研究では,個人が撮影した料理画像から,その料理に含まれる素材を推定する手法を提案する.料理には素材の色や形状の特徴が現れることが多いため,料理画像から画像特徴量を抽出して学習し,識別器を構築する.評価実験の結果,すべての識別器で識別性能がランダムな識別を超え,有効性を確認した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-03-04
著者
-
村瀬 洋
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
Murase Hiroshi
Ntt Communication Science Laboratories
-
道満 恵介
名古屋大学大学院情報科学研究科村瀬研究室
-
井手 一郎
名古屋大学
-
村瀬 洋
名古屋大学
-
出口 大輔
名古屋大学
-
林 泰宏
名古屋大学工学部
-
林 泰宏
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
松長 大樹
名古屋大学工学部
-
横井 聡
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
道満 恵介
中京大学情報理工学部
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