ご飯の量推定モデルの改良

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: OQD18042

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 光・量子デバイス研究会

発行日: 2018/04/20

タイトル(英語): Inprovement of the model to estimate the amount of rice

著者名: 有阪 直哉(北里大学),守田 憲崇(北里大学),稲岡 秀検(北里大学)

著者名(英語): Naoya Arisaka(Kitasato University),Noritaka Mamorita(Kitasato University),Hidenori Inaoka(Kitasato University)

キーワード: 機械学習|畳み込みニューラルネットワーク|食事量|推定|画像認識|Machine learning|CNN|Meal Amount|Estimate|Image Recognition

要約(日本語): 摂取可能な食品やエネルギー量の制限がある疾患患者は、毎食の食事管理が大きな負担となる。食事画像から摂取した食事量や栄養素量を自動的に推定することで、食事管理を簡略化することを目指す。ご飯茶碗に盛られたご飯の量を100g/200gに分類する分類問題において、Deep CNNを用いて精度99.7%で分類した。本研究では、連続的にご飯の量を推測する回帰問題を解くようにモデルの改良を行なった。

要約(英語): Dietary management increases the burden on patients. We aim to simplify diet management by using smartphone pictures. We classified the amount of rice using Deep CNN (the accuracy of classification was 99.7%). In this study, we improved the model to solve the regression problem that estimates the amount of rice continuously.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,320 Kバイト