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| 講演名 | 2026-09-03 15:30 食事画像に基づく栄養摂取量推定に向けた食習慣情報の活用に関する一検討 ○Tong Zhaozhen・陳 思楠・小野くみ子・中村匡秀（神戸大）  LOIS2026-11 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，食事画像に基づく栄養摂取量推定に個人の食習慣情報を活用する方法を予備的に検討する．複合料理，遮蔽，外観の類似性，および利用者ごとの食事傾向により，最大確率のTop-1予測カテゴリだけでは認識の不確実性を十分に表せない．提案フレームワークでは，食品カテゴリ確率をTemperatureScalingで校正し，Adaptive Prediction Sets（APS）で候補食品集合を構成した後，個人の食事履歴に基づいて集合内確率を再重み付けする．さらに，再重み付け後の候補確率を食品成分情報および標準量と組み合わせて栄養値を推定する．UEC-256およびFoodLogAthl-218 を用いた予備評価から，個人履歴の利用によってエネルギー，たんぱく質，脂質，および炭水化物の推定誤差を低減できる可能性が示された．なお，共形予測の統計的保証は食品カテゴリ候補集合の被覆に限られ，栄養値には及ばない． |
| （英） | This paper presents a preliminary study on the use of personal dietary habit information for image-based nutritional intake estimation. In food image recognition, a single top-probability category may be unreliable because of composite dishes, occlusion, visual similarity, and user-dependent eating patterns. The proposed framework calibrates food-category probabilities, constructs candidate food sets using Adaptive Prediction Sets, and reweights the candidate probabilities according to each user’s dietary history. Nutritional intake is then estimated by combining the reweighted candidates with food composition information and standard portion sizes. Preliminary experiments using UEC-256 and FoodLogAthl-218 suggest that dietary history can reduce estimation errors for energy, protein, fat, and carbohydrates. The results indicate the potential of incorporating recognition uncertainty and personal dietary habits into nutritional intake estimation, while the statistical coverage guarantee is limited to food-category candidate sets. | |
| キーワード | （和） | 食事画像認識 / 栄養摂取量推定 / 共形予測 / 個人適応 / 食事履歴 / / / |
| （英） | Food image recognition / Nutritional intake estimation / Conformal prediction / Personalized reweighting / Dietary history / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 167, LOIS2026-11, pp. 1-6, 2026年9月. | |
| 資料番号 | LOIS2026-11 | |
| 発行日 | 2026-08-27 (LOIS) | |
| 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 | LOIS2026-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS ITE-ME IEE-CMN |
| 開催期間 | 2026-09-03 - 2026-09-04 |
| 開催地（和） | 北九州学術研究都市（FIT2026と併催） |
| 開催地（英） | Kitakyushu Science and Research Park |
| テーマ（和） | マルチメディア通信/システム，ライフログ活用技術，IP放送/映像伝送，メディアセキュリティ，メディア処理(AI，深層学習)，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2026-09-LOIS-ME-CMN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 食事画像に基づく栄養摂取量推定に向けた食習慣情報の活用に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Preliminary Study on the Use of Dietary Habit Information for Image-Based Nutritional Intake Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 食事画像認識 / Food image recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 栄養摂取量推定 / Nutritional intake estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 共形予測 / Conformal prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 個人適応 / Personalized reweighting |
| キーワード(5)（和/英） | 食事履歴 / Dietary history |
| 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） | Tong Zhaozhen / Zhaozhen Tong / ドウ ショウシン |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 思楠 / Sinan Chen / チン シナン |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 くみ子 / Kumiko Ono / オノ クミコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura / ナカムラ マサヒデ |
| 第4著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-09-03 15:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2026-11 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.167 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-08-27 (LOIS) |
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