【吃飯前拍照才不瞎】MIT 創新食物識別技術,只用一張照片告訴你所有食材成分!

【我們為什麼挑選這篇文章】如果有一個 app 可以藉由一張照片分析眼前餐點的所有成分、食材,那對我們這種過敏兒真的超好用,可能吃素的人也會很喜歡。總之,對於食物放上桌後就想要趕快吃的人來說,第一次覺得拍食物照沒那麼瞎了。〈責人編輯:陳思寧〉

美食剛上桌時,不是拿起筷子趕緊嚐嚐而是抓起手機一頓拍照以「鑑毒」,這一現像在大家的生活中已見怪不怪。然而,MIT(麻省理工學院)的科學家卻據此研發了一種新型的食物識別系統—— Pic2 Recipe。據稱,該系統可通過查看食物照片來預測食材的成分,並向用戶推薦類似的食譜。

據 MIT 的 CSAIL(計算機科學和人工智能實驗室)的研究人員表示,該系統不僅可以幫助大家學習食譜,還能更好地了解大家的飲食習慣。聯合研發人 Yusuf Aytar 就此表示,「在計算機視覺方面,食物往往被大家忽視,因為我們沒有大規模的數據集來進行預測。」

「但是,在社交媒體上看似無用的食物照片,實際上卻能為健康飲食提供重要的參考意見。」據 Aytar 介紹,在 Pic2 Recipe 系統的研發過程中,他們處理了多個食譜網站,包括 All Recipes、Food.com(全球最大的食譜和食物網站之一)等,並在此基礎上建立了 Recipe1M 數據庫,該數據庫共有 100 萬份以上的食譜,其中還註明了各種菜餚的成分訊息。

與此同時,該系統也運用了瑞士科學家 2014 年研發的食物識別算法 Food-101 Data Set,運用了其數據庫中的 101000 張食物圖片,而這些圖片和 Recipe1M 數據有交叉引用的部分。

在這些數據庫的基礎上,研發人員藉其訓練神經網路和查找圖案,並在各個食物圖像和其對應的成分和食譜之間建立聯繫。

據外媒表示,只要給出一張食物的照片, Pic2 Recipe 系統就能識別該食物的成分,比如,雞蛋、麵粉、黃油等,並根據數據庫里相似的圖像給出推薦的食譜。

不過,該系統比較適用於烘焙類的食物,比如餅乾、鬆餅等,因為「Recipe1M」數據庫的核心就與其相關。如果涉及壽司卷、冰沙等比較複雜的食物,其成分就很難確定。

當遇到同樣的食物有著類似的食譜時,該系統也很容易「犯暈」,識別錯誤率也會提升。據 Hynes 介紹,目前 Pic2 Recipe 的識別準確率可達 65%。該 AI 系統當前遇到的最大瓶頸還在於圖片本身。因為在拍攝食物圖像時,食物的呈現往往會受到拍攝狀態的影響,比如角度、遠近、擺放和燈光等因素,都有可能造成識別結果的不同。

Hynes 同時表示,未來研究人員還想在其基礎上做一些細化和改進,以便更好地了解這些食物。比如,根據該系統來推斷食物該如何烹飪的方式(是該燉還是切丁等),並區分不同食物之間的區別。同時未來還有可能在該系統上開發一個「晚餐助手」,即根據用戶的飲食習慣和冰箱裡的「存貨」來推薦食譜清單。

「這可能有助於人們在沒有明確營養訊息的時候弄清楚他們的食物裡都有哪些成分。舉個例子,如果你知道菜餚裡有哪些成分,但不清楚具體含量,你可以拍一張照片,輸入成分,運行該模型後在 Pic2 Recipe 裡找到含有具體含量的類似食譜,以後就能使用這些訊息來優化你的用餐習慣。」Hynes 最後表示。

(本文經合作夥伴雷鋒網授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈別再吐槽吃飯前拍照了!MIT 宣布研發新型食物識別技術 〉。)

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