高齢者施設における写メを利用した食事調査ならびに健康管理システムの構築

养老机构照片膳食调查与健康管理系统建设

基本信息

批准号：
21K11639
负责人：
大槻誠
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Suzuka University of Medical Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

今年度は病院や介護施設などの給食に関する摂食物の自動計測システムのプログラムを作成した。（１）処理対象：研究では昨年度実施した「写真を用いた食事摂取量の評価」で使用された画像を使用した。（２）システム開発用言語：プログラミング言語Pythonによる画像処理ライブラリOpenCVを用いて、システム開発環境AnacondaとSpyderを使用した。主な処理関数：OpenCVのmatchTemplate関数、mkiniMaxLoc関数とした。処理の流れとして１）食器の位置検出：テンプレート画像と処理対象画像の読み込み・表示　→　テンプレート・マッチング関数を使用し、位置と類似度を計算　→　マッチング位置に長方形を表示、２）摂食量の推定：２つの特徴量{①画素の濃度値、②濃度ヒストグラム}を使用した比較を行った。①画素の濃度値：テンプレート画像と処理対象画像の読み込み・表示　→　テンプレート画像の入り大きさの正規化→　類似度計算　→　類似度を表示、②濃度ヒストグラム：テンプレート画像と処理対象画像の読み込み・表示　→　テンプレート画像の入り大きさの正規化→カラー濃度ヒストグラムの作成　→類似度計算　→　類似度を表示とした。結果として、１）食器位置の検出は、処理対象画像と摂食量５０％までのテンプレート画像を使用する場合には、正しく検出できたが、残食量が大きく異なる場合（１００％と２０％）では、検出精度が低下した。２）摂食量の推定は、画像回転がない場合には、画素の濃度値を使用した方法の方が精度よく推定できるが、回転を伴う画像では、ヒストグラムを使用した方法の方が、精度が高くなるが示された。本研究では対象画像領域を抽出し、類似度を求めるまでを一貫して行うプログラムを開発を行った。更なる精度を追求していく予定である。

今年，我们为医院和护理机构的学校午餐创建了一个自动食品测量系统项目。 (1) 处理对象：本研究使用了去年进行的“利用照片评价膳食摄入量”中使用的图像。 (2)系统开发语言：使用编程语言Python中的图像处理库OpenCV，系统开发环境Anaconda和Spyder。主要处理函数：OpenCV的matchTemplate函数和mkiniMaxLoc函数。处理流程如下： 1）检测餐具位置：加载并显示模板图像和待处理图像→利用模板匹配功能计算位置和相似度→在匹配位置显示一个矩形，2）估计吃的食物量：使用两个特征量{①像素密度值，②密度直方图}进行比较。 ① 像素密度值：加载并显示模板图像和待处理图像 → 对模板图像的输入尺寸进行归一化 → 计算相似度 → 显示相似度， ② 密度直方图：加载并显示模板图像和待处理图像处理→模板图像尺寸归一化→创建颜色密度直方图→相似度计算→显示相似度。结果，1）当使用待处理图像和模板图像时，食物消耗量达到50％时，可以正确检测餐具位置，但当剩余食物量显着不同时（100％和20％） %)，检测正确，检测精度下降。 2）在没有图像旋转的情况下，使用像素的密度值可以更准确地估计食物摄入量，但是当图像旋转时，使用直方图的方法的准确性较差。在这项研究中，我们开发了一个程序，可以执行从提取目标图像区域到确定相似度的整个过程。我们计划追求更高的准确性。