| 講演名 | 2018-03-18 料理画像認識と料理材料推定の同時学習モデル 伊藤 晃洋(上智大), 山中 高夫(上智大), |
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| 抄録(和) | 近年,健康志向の高まりにより食事を記録し健康を管理するアプリケーションが増えてきている.それに伴い,料理画像認識や材料推定の重要性も高まってきている.一般画像認識では畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の登場により飛躍的に精度が向上した.CNN を用いた料理画像認識と材料推定を同時に行うことで料理画像認識の精度も向上することが報告されている.しかし,従来のモデルでは単純な構造しか検討されていなかった.本研究では料理画像認識と材料推定の同時学習に対して,料理と材料の相互関係を活かした様々なモデルを提案した.評価実験の結果,ほぼ全ての手法で従来手法を超える精度を達成した.提案したモデルでは料理画像認識が最大で 1.4%,材料推定の Micro-F1 が最大で 1.82%,Macro-F1 が最大で 6.52%向上し,従来手法を大きく上回ることができた. |
| 抄録(英) | In recent years, many health-care applications such as food diary have been developed for smart devices. It is important for the applications to recognize the food category and the ingredients from a food image. In the generic object recognition, the accuracy has been dramatically improved by the deep convolutional neural networks(CNN). Using CNN, the food recognition has been successfully developed by learning both the food image recognition task and the ingredients estimation task, simultaneously. However, only the simple models have been studied in the previous works. In this paper, novel models using CNN have been proposed for the simultaneous learning of the food image recognition and the ingredients estimation. As results of the evaluation experiments, the accuracy was improved in the most of the proposed methods from the existing models. In the proposed models, the food recognition was improved by 1.4%, while the accuracy of the ingredients estimation was increased by 1.82% for Micro-F1 and 6.52% for Macro-F1. |
| キーワード(和) | 料理画像認識 / 材料推定 / 畳み込みニューラルネットワーク / マルチタスクCNN |
| キーワード(英) | food image recognition / ingredients estimation / convolutional neural network / multi-task CNN |
| 資料番号 | BioX2017-38,PRMU2017-174 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2018/3/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 青山学院大学 青山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | オープンイノベーション |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鷲見 和彦(青学大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kazuhiko Sumi(AGU) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 高野 博史(富山県立大) / 今岡 仁(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Hiroshi Takano(Toyama Pref. Univ.) / Hitoshi Imaoka(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 大木 哲史(静岡大) / 青木 隆浩(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 市野 将嗣(電通大) / 高田 直幸(セコム) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Naoyuki Takada(Secom) / Norihiro Okui(KDDI Research) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Biometrics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 料理画像認識と料理材料推定の同時学習モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Simultaneous Learning Model of Food Image Recognition and Ingrediensts Estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 料理画像認識 / food image recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 材料推定 / ingredients estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） | マルチタスクCNN / multi-task CNN |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伊藤 晃洋 / Koyo Ito |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 上智大学(略称：上智大) Sophia University(略称：Sophia Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山中 高夫 / Takao Yamanaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 上智大学(略称：上智大) Sophia University(略称：Sophia Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-03-18 |
| 資料番号 | BioX2017-38,PRMU2017-174 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | BioX-513,PRMU-514 |
| ページ範囲 | pp.13-18(BioX), pp.13-18(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |