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【业界|别再吐槽吃饭前拍照了!MIT宣布研发新型食物识别技术】

时间: 2017-07-24阅读:




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去一家餐厅吃饭,美食刚上桌时,不是拿起筷子赶紧尝尝而是抓起手机一顿拍照以“鉴毒”,这一现象在大家的生活中已见怪不怪。然而,MIT(麻省理工学院)的科学家却据此研发了一种新型的食物识别系统——Pic2 Recipe。据称,该系统可通过查看食物照片来预测食材的成分,并向用户推荐类似的食谱。


Pic2 Recipe 流程演示视频


据MIT的CSAIL(计算机科学和人工智能实验室)的研究人员表示,该系统不仅可以帮助大家学习食谱,还能更好地了解大家的饮食习惯。联合研发人 Yusuf Aytar 就此表示,“在计算机视觉方面,食物往往被大家忽视,因为我们没有大规模的数据集来进行预测。”


“但是,在社交媒体上看似无用的食物照片,实际上却能为健康饮食提供重要的参考意见。” 据Aytar介绍,在Pic2 Recipe系统的研发过程中,他们梳理了多个食谱网站,包括 All Recipes、Food.com(全球最大的食谱和食物网站之一)等,并在此基础上建立了Recipe1M数据库,该数据库共有100万份以上的食谱,其中还注明了各种菜肴的成分信息。


与此同时,该系统也运用了瑞士科学家2014年研发的食物识别算法Food-101 Data Set,运用了其数据库中的101000张食物图片,而这些图片和Recipe1M数据有交叉引用的部分。


在这些数据库的基础上,研发人员借其训练神经网络和查找图案,并在各个食物图像和其对应的成分和食谱之间建立联系。


Pic2 Recipe原理图


据外媒表示,只要给出一张食物的照片, Pic2 Recipe系统就能识别该食物的成分,比如,鸡蛋、面粉、黄油等,并根据数据库里相似的图像给出推荐的食谱。


不过,该系统比较适用于烘焙类的食物,比如饼干、松饼等,因为“Recipe1M”数据库的核心就与其相关。如果涉及寿司卷、冰沙等比较复杂的食物,其成分就很难确定。


当遇到同样的食物有着类似的食谱时,该系统也很容易“犯晕”,识别错误率也会提升。据Hynes介绍,目前Pic2 Recipe的识别准确率可达65%。该AI系统当前遇到的最大瓶颈还在于图片本身。因为在拍摄食物图像时,食物的呈现往往会受到拍摄状态的影响,比如角度、远近、摆放和灯光等因素,都有可能造成识别结果的不同。


Hynes同时表示,未来研究人员还想在其基础上做一些细化和改进,以便更好地了解这些食物。比如,根据该系统来推断食物该如何烹饪的方式(是该炖还是切丁等),并区分不同食物之间的区别。同时未来还有可能在该系统上开发一个“晚餐助手”,即根据用户的饮食习惯和冰箱里的“存货”来推荐食谱清单。


“这可能有助于人们在没有明确营养信息的时候弄清楚他们的食物里都有哪些成分。举个例子,如果你知道菜肴里有哪些成分,但不清楚具体含量,你可以拍一张照片,输入成分,运行该模型后在Pic2 Recipe里找到含有具体含量的类似食谱,以后就能使用这些信息来优化你的用餐习惯。”Hynes最后表示。


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