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画像解析による食事量の推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224626
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2246269818e2a4-cb79-432e-9089-fcab92e2d2db
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM23233060.pdf (737.6 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-23 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 画像解析による食事量の推定 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京セラ株式会社 | ||||||||
| 著者名 |
篠崎, 教志
× 篠崎, 教志
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 従来の食事管理システムでは，食前に料理画像を撮影し，画像解析の結果，料理名から栄養素を割り出す方式が多く採用されている．しかし近年注目される「時間栄養学」では，食べる順序や速度も摂取する栄養素に影響があるとされている．食べる順序や速度を測定するためには，食事中の料理領域の認識が必要となるが，食事中の料理の外観は食べ方や食事の進捗具合によって様々であり，認識タスクとしての難易度は高くなる．本研究では料理の Depth 情報や分類情報を物体認識 AI 技術入力することで，食事中の料理画像に対する料理領域認識の高精度化を行う．これにより食事中のリアルタイムの食事量解析が可能になる． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2023-CVIM-233, 号 60, p. 1-4, 発行日 2023-02-23 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||
| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
