アスリート支援のための食事画像認識

摘要

アスリートにとって栄養管理は欠かせない．そこで我々は食事画像認識によって栄養情報を推定しアスリートの食事記録の支援を行う．本課題は一般の食事画像認識課題の設定とは異なり，クラスの種類が食事毎に変化し，テンプレート画像が少なく，一つの器に複数のクラスが混在するなど複数の問題を有する．我々は3種類の手法を提案する．その中の一つの手法である階層的認識では食事毎のテンプレート画像データベースを構築し，分類器の深層特徴を用いて最近傍探索を行う．さらにカテゴリ情報を用いた詳細認識を行うことで複数クラスの認識を可能とする．実験ではF-measureで0.787，エネルギーのMAEが74kcal（9.4）と高精度の結果が得られた．