電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-17
データ駆動型モデルを用いた食事画像認識
○笹野翔太・韓 先花・陳 延偉(立命館大)
現代の日本人の食生活は欧米化が進み, 三大栄養素のバランスが崩れてきている. 生活習慣の変化により偏った食事や, 不適切な生活習慣により, 重大疾患などの病気のリスクが増大する. これを回避するために, 食事の記録は効果的であるが, 継続的な記録は非常に手間がかかる. そこで本研究では, 食事の記録を自動で行うことができる食事認識システムを目指す. 本稿では高精度な食事認識システムを構築するため,食事画像を表現する特徴の抽出に注目する.従来法であるRaw特徴を用いたヒストグラムによる量子化ではなくデータ駆動型モデルを用いてRaw特徴を量子化し,統計量抽出を行い, 食事画像の分類手法としてSVMを用い提案法の有効性を検証する.