| 大会名称 |
|---|
| 2016年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016G |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016/3/1 |
| セッション番号 |
| D-12A |
| セッション名 |
| パターン認識・メディア理解A |
| 講演日 |
| 2016/3/15 |
| 講演場所(会議室等) |
| センター2号館 3F 2306 |
| 講演番号 |
| D-12-17 |
| タイトル |
| データ駆動型モデルを用いた食事画像認識 |
| 著者名 |
| ○笹野翔太, 韓 先花, 陳 延偉, |
| キーワード |
| データ駆動型モデル, コードブック |
| 抄録 |
| 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. |
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