Функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям (Роспечать)

Смартфон научили определять пищевую ценность еды по фотографии

Jianing Sun et al. / arXiv.org, 2019

Канадские разработчики создали приложение для смартфона, способное в реальном времени распознавать в кадре блюда и их компоненты и показывать пользователю пищевую ценность. Разработчики представили приложение на конференции MVA 2019 и опубликовали статью о нем на arXiv.org.

Некоторые люди для снижения веса или других оздоровительных целей ведут подробный дневник приема еды, подсчитывая суммарную калорийность и другие свойства. Для этого, однако, требуется вручную вводить данные и искать пищевую ценность того или иного продукта или же его компонентов. Существуют приложения, упрощающие этот процесс, например, с помощью распознавания готовых продуктов через штрих-коды на упаковке, но они не подходят для еды, приготовленной дома или в кафе.

Разработчики под руководством Желько Жилича (Zeljko Zilic) из Университета Макгила создали приложение для Android, способное в реальном времени распознавать еду и показывать ее пищевую ценность. В приложении для определения и распознавания объектов в кадре используется сверточная нейросеть, основанная на популярной архитектуре YOLO. Получая изображение, нейросеть распознает на нем области, в которых находятся известные ей объекты. После этого алгоритм выделяет эти области и подписывает соответствующим образом.

Авторы не раскрывают, на каких данных обучали модель, но рассказали, что проверили ее эффективность на датасетах еды UECFood100 и UECFood256. Они отметили, что на современном смартфоне (например, Google Pixel 2 — с помощью него работу системы и проверяли авторы) обработка кадра нейросетью занимает несколько десятков миллисекунд. Точность распознавания еды приложением составила около 75 процентов.

Удобство приложения заключается в том, что оно не просто распознает блюда или компоненты в кадре, но и выдает их пищевую ценность: калорийность, содержание белков, жиров и углеводов, а также соли, холестерина и некоторых витаминов. Для этого авторы использовали базу данных Nutritionix, содержащую данные о более 700 тысячах блюд. Стоит отметить, что приложение рассчитывает параметры, исходя из размера средней порции определенного блюда.

В 2016 году на Indiegogo запустили сбор средств на насадку для смартфона и приложение, позволяющие с помощью лазера сканировать продукты и подсчитывать их калорийность, а также содержание в ней белков, углеводов и жиров.

Григорий Копиев


Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.