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吃飯前先拍照!一張照片讓AI辨別食物成分還會推薦食譜
吃飯前先拍照!一張照片讓AI辨別食物成分還會推薦食譜

匯流新聞網記者藍立晴 / 綜合報導

社群媒體愛好者通常喜歡在餐點上來時先拍個照,當中的有些人還會在修完照片、PO文發完食物照之後才會想起眼前這盤食物與對桌的朋友家人,不知道讀者是否也有這種習慣、或者很受不了身邊的人這樣做呢?現在,若說拍照是為了能辨別盤中食物成份,會讓你改變對這項行為的看法嗎?

麻省理工學院(MIT)計算機科學和人工智慧實驗室(CSAIL)研究人員認為,透過分析食物的照片,可以幫助人們學習食譜,也能更全面地瞭解人們的飲食習慣。在與卡塔爾計算研究院(QCRI)的一份新報告中,該團隊訓練了一種名為Pic2Recipe的人工智慧系統來研究實物照片,並且能夠分析成分、提供類似的食譜。

麻省理工學院博士後研究員Yusuf Aytar與麻省理工學院教授Antonio Torralba共同撰寫了一篇關於該系統的文章,「在電腦視覺(computer vision)方面,食物大多被忽視了,因為我們沒有大量數據集可進行預測與分析,但社群媒體上看似無用的食物照,卻可以為健康習慣和飲食習慣提供寶貴的見解。」

網路推動了食品數據分類研究的巨大發展,2014年,瑞士研究人員創立了一個名為Food-101的數據集,用它來開發一種準確度達50%以上的食物圖像演算法,未來將提升準確度至80%,但數據集的大小仍是一個限制因素;而即使是較大的數據集,例如來自香港城市大學的數據庫擁有超過11萬張食物圖片與65,000份食譜,每份食譜都含有配料清單與烹飪說明,但卻只包含中國菜。

CSAIL團隊想要打破這些限制,研究人員梳理了所有食譜與Food.com、All Recipes等網站,開發出了Recipe1M,這是一個內含超過100萬份食譜的數據庫,其中註明了各種菜餚的成分資訊,然後,他們使用該數據來訓練神經網絡來查找圖片,並在食物照與相應的成分、食譜之間建立連接。

給出食物照片後,Pic2Recipe可以辨識其成分,如麵粉、雞蛋與黃油,確定與數據庫中的圖案類似之後,再給出幾個建議食譜。

▸該團隊有一個線上測試網站,人們可以上傳自己的食物照測試。

目前該系統的辨別準確率可達65%,最大的瓶頸仍在照片本身,拍照當下的燈光、角度、擺設等因素都可能會造成系統辨別出不同的結果,且還特別適用於餅乾或鬆餅等甜點,這是數據庫中的主題,但若是壽司或者冰沙等較含糊的食物,系統就較難以分辨其成分。

「你可以想像有人會拿它來追蹤、管理他們的日常營養,」研究人員指出,他們也有興趣將該系統開發成一個「晚餐助手」,根據人們的飲食習慣和冰箱裡的物品清單,給出今晚該吃些什麼的建議。

消息來源:MIT News

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