goFOODTM: An Artificial Intelligence System for Dietary Assessment

餐食 计算机科学 人工智能 卡路里 深度学习 计算机视觉 体积热力学 数据库 模式识别(心理学) 食品科学 医学 化学 物理 量子力学 内分泌学
作者
Ya Lu,Thomai Stathopoulou,Maria F. Vasiloglou,Lillian F. Pinault,Colleen Kiley,Elias K. Spanakis,Stavroula Mougiakakou
出处
期刊:Sensors [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:20 (15): 4283-4283 被引量:54
标识
DOI:10.3390/s20154283
摘要

Accurate estimation of nutritional information may lead to healthier diets and better clinical outcomes. We propose a dietary assessment system based on artificial intelligence (AI), named goFOODTM. The system can estimate the calorie and macronutrient content of a meal, on the sole basis of food images captured by a smartphone. goFOODTM requires an input of two meal images or a short video. For conventional single-camera smartphones, the images must be captured from two different viewing angles; smartphones equipped with two rear cameras require only a single press of the shutter button. The deep neural networks are used to process the two images and implements food detection, segmentation and recognition, while a 3D reconstruction algorithm estimates the food’s volume. Each meal’s calorie and macronutrient content is calculated from the food category, volume and the nutrient database. goFOODTM supports 319 fine-grained food categories, and has been validated on two multimedia databases that contain non-standardized and fast food meals. The experimental results demonstrate that goFOODTM performed better than experienced dietitians on the non-standardized meal database, and was comparable to them on the fast food database. goFOODTM provides a simple and efficient solution to the end-user for dietary assessment.

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