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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-15 13:30 Study on Leftovers Prediction from Food Images ○Yuita Arum Sari・Atsushi Nakazawa（Okayama University）  IMQ2023-86 IE2023-141 MVE2023-115 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Leftover analysis is a valuable tool used by dietitians and nutritionists to assess a patient's calorie intake in healthcare service. The traditional method involves using digital scales to measure the leftover food immediately after consumption. However, this approach is time-consuming since it requires quick movement to change from one food to another for analysis. Furthermore, this method cannot be repeated for further evaluation. Another method, known as the Comstock level, is used to determine the scale of the leftovers. This method involves visual assessment, where observers compare the food before and after consumption and assign a scale. However, visual methods can be unreliable as they are subjective, particularly when observers are tired or have a heavy workload, which can reduce their concentration levels. Therefore, this paper proposes a new method for measuring leftover food using multitask learning with a classification and regression approach. The study achieved the best results using ResNet101, with an MAE of 0.6074±0.0769, an R2 score of 0.7442±0.0483, and a food accuracy of 82.5%±2.6352 respectively in subjective evaluation. Meanwhile, in objective evaluation, the result of MAE is 0.1223±0.0436, R2 score 0.7795±0.02491, and food accuracy 87.9411%±2.667, respectively. The proposed approach can be applied efficiently, and it can be concluded that it is an effective method. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | leftover food images / leftover prediction / computer vision / image classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 432, IE2023-141, pp. 390-395, 2024年3月. | |
| 資料番号 | IE2023-141 | |
| 発行日 | 2024-03-06 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2023-86 IE2023-141 MVE2023-115 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE MVE CQ IMQ |
| 開催期間 | 2024-03-13 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Sangyo Shien Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc（AC） |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2024-03-IE-MVE-CQ-IMQ |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Leftovers Prediction from Food Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / leftover food images |
| キーワード(2)（和/英） | / leftover prediction |
| キーワード(3)（和/英） | / computer vision |
| キーワード(4)（和/英） | / image classification |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | ユイタ アルミ サリ / Yuita Arum Sari / |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大学) Okayama University (略称： Okayama University) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中澤 篤史 / Atsushi Nakazawa / |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大学) Okayama University (略称： Okayama University) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-15 13:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2023-86, IE2023-141, MVE2023-115 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.430(IMQ), no.432(IE), no.433(MVE) |
| ページ範囲 | pp.390-395 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-06 (IMQ, IE, MVE) |
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