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    AI在可穿戴设备上对饮食评估的协助

    作者:admin    文章来源:未知    点击数:    更新时间:2019-06-30 10:52

    算力说

    饮食评估能够协助人们监督管理饮食,协助人们科学摄入。近年来,智能手机和一些可穿戴设备能够达到肯定的终局,但不论从便捷度、隐私性、数。据义务上,都有肯定的弱点。AI图像分类不光能有效解决这些题目,还能够在饮食数。据库中检索出相关食物营养和能量含量的新闻。    本文编译自公共健康营养近期的一篇同。走核阅文章,由Thomas等学者共同。执笔。

     

    算力不都雅点

     

    人造智能技术能够从矮像素、可穿戴相机中获取实在图像,从中主动检测食物。现阶段数。据的实在度也相等高,同。时这个技术缩短了数。据处理义务和隐私题目,对钻研饮食评估等答用方面打下了坚实的基础。 

     

    AI食物图像分类

    近年来,经过智能手机拍摄饮食照片被用行为一栽新的饮食评估手段。每盘食物在食用前后都必须主动拍照,这既不方便又不实用。这栽手段也能够由于拍照过程而损坏平常的饮食习气。所以,很难用这栽手段进走永远的饮食评估。

     

    由于可穿戴相机能够不息、主动地记。录佩戴者眼前的场景,人们借此开发在饮食钻研方面的潜伏答用,如The SenseCAM (由微柔开发),the ebutton (由原文作者开发)。钻研外明,借助可穿戴的照相机,不光能够评估食物摄入量,而且能够钻研饮食环境以及走为。然而,云云的手段既异国缩短图像审查的义务,也异国缩短人造处理引首的隐私题目。所以,行使AI食物图像分类从采集图像中检测食物的思想答运而生。 

     

    两栽数。据集在食物图像分类上的验证

    1. Food-5k

     

    Food-5K是一个公开数。据集。原作者行使这个数。据集来比较钻研算法与现有钻研的性能。在这组数。据中,图像是由智能手机和手持相机而不是可穿戴设备采集的,大无数。食物图像只包含一栽食物,该数。据集的分类相对容易。

    对评估集的分类终局表现在外1中,行使差别的相通性度量(jaccard和dice)。标签字典是n 761的训练数。据集构建的。由外1能够望出,当阈值竖立为3(即k=3)时,用骰子相通性度量,总体实在度、智慧度、特异性和详细度别离为98.7%、98.2%、99.2%和99.2%。吾们仔细到,舛讹分类的图像大众是难得的情况,即使是人类实走义务也很难得。    外1 (图片来源:PHN)

     

    2. ebutton数。据集:食品/非食品数。据集 

     

    从电子按钮(包含一个微型相机和一个行动传感器)中采集的图像中选择了3900幅实在图像。这些图像的分辨率为640像素×480像素。在匹兹堡大学进走的两项实地钻研中,12名参与者获得了一半的图像,包括950张食物图像和1000张非食物图像。另一半主要由18名实验室成员和配相符者在平时生活或旅走中获得。

    在这个实验中,最先从随机选择的电子按钮图像中竖立了一本标签字典,包括差别的平时活动。这些图片中只有很幼的一片面包含与食物相关的内容,所以本标签字典中只包含一些与食物相关的标签。为了使标签字典更正当钻研,原作者竖立了一本1253个标签的字典。由于这两组数。据中的图像都是由差别的人单独获取的,所以进走了交叉数。据集评估。终局如图一所示。能够望出,阈值k是决定分类终局的一个主要因素。当k=2时,敏感性和特异性均较高。这两栽情况的总体实在度测量值别离为91.5%和86.4%。    图一(图片来源:PHN)

    3. ebutton数。据集:一周数。据集

    实验是经过别名自觉者在白天不息戴着一个电子按钮一周,记。录下各栽现实生活活动。最先,电子按钮对图像序列进走采样(10秒一次)。然后行使Picasa柔件检测到人脸,并在发送给不都雅察者之前筛选出能够存在隐私题目的图像,并遵命上一个案例中描述的手段对图像进走注解。完善这些步骤后,获得29515张图像。这些图像末了由人造智能柔件(Clarifai CNN)处理,为每个图像生成20个标签。    图二(图片来源:PHN)

     

    原文作者定义了一个义务指数。来外示总阳性图像的数。目和一切图像的数。目之间的比率。

     

    阀值k是该算法中的一个可调参数。。较幼的k会导致跟高的智慧度,但也会带来更高的义务。当k=1时,37.8%的总图像必要进一步检查,这对钻研人员来说能够是太大的义务,尽管总智慧度高达89.5%。当k=2时,总负荷降矮到18%,敏感性为74.0%,特异性为87.0%。第1天和第6天的敏感性隐晦矮于其他两天。在挑取了一切的伪阴性图像后,能够发现第镇日的354个“饮料”图像中,有206个由于黑黑环境和幼咖啡杯而被丢失,而在第六天的154个进食图像中,有78个由于太甚曝光的图像和食物面积太幼的图像而被丢失。    图三(图片来源:PHN)

     

    可穿戴设备所采集数。据挑衅

    实验终局外明,人造智能算法在food-5K和ebutton数。据集上都取得了很益的终局。但是,Food-5K数。据集的性能更益。这栽迥异能够有三个因为。

    最先,倘若在电子按钮佩戴者移动时记。录图像,则无法避免图像暧昧。在答用ebutton数。据集答用算法上有约17.7%的图像是暧昧的。

    第二,在一些图片中,食物只遮盖了图片中很幼的一片面,尤其是在饮酒的时候。在为期一周的数。据荟萃,佩戴者意外在浏览或做电脑做事时吃喝,所以食物摆放在盘子位于图像的角落。

    第三,与food-5K数。据集相比,由于在ebutton的数。据是由广角摄像机和被动图像捕获,所以图像中包含更众的对象。这使得检测义务更具挑衅性。

     文章所载不都雅点仅代外作者本人

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