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Volume Estimation Using Food Specific Shape Templates in Mobile Image-Based Dietary Assessment

机译：基于移动图像的饮食评估中使用食物特定形状模板的体积估计

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As obesity concerns mount, dietary assessment methods for prevention and intervention are being developed. These methods include recording, cataloging and analyzing daily dietary records to monitor energy and nutrient intakes. Given the ubiquity of mobile devices with built-in cameras, one possible means of improving dietary assessment is through photographing foods and inputting these images into a system that can determine the nutrient content of foods in the images. One of the critical issues in such the image-based dietary assessment tool is the accurate and consistent estimation of food portion sizes. The objective of our study is to automatically estimate food volumes through the use of food specific shape templates. In our system, users capture food images using a mobile phone camera. Based on information (i.e., food name and code) determined through food segmentation and classification of the food images, our system choose a particular food template shape corresponding to each segmented food. Finally, our system reconstructs the three-dimensional properties of the food shape from a single image by extracting feature points in order to size the food shape template. By employing this template-based approach, our system automatically estimates food portion size, providing a consistent method for estimation food volume.
机译：随着肥胖问题的增加，正在开发预防和干预的饮食评估方法。这些方法包括记录，分类和分析日常饮食记录，以监测能量和营养摄入量。鉴于内置摄像头的移动设备无处不在，改善饮食评估的一种可能方法是拍摄食物并将这些图像输入到可以确定图像中食物营养成分的系统中。这种基于图像的饮食评估工具中的关键问题之一是对食物份量的准确和一致的估计。我们研究的目的是通过使用特定于食物的形状模板自动估算食物量。在我们的系统中，用户使用手机摄像头捕获食物图像。根据通过食物细分和食物图像分类确定的信息（即食物名称和代码），我们的系统选择与每种细分食物相对应的特定食物模板形状。最后，我们的系统通过提取特征点来从单个图像中重构食物形状的三维属性，从而确定食物形状模板的大小。通过采用这种基于模板的方法，我们的系统可以自动估算食物的份量，从而提供一致的估算食物量的方法。

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