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你在朋友圈曬一張美食照片,AI就可以分析出食譜中的配料

放大字體  縮小字體 發布日期:2017-09-04  來源:每日食品
核心提示:想知道朋友圈他們曬出來的那些美食都是怎么做出來的?有哪些食材組成?新的人工智能來了,拍一張照片上傳,它就能識別出使用了哪些食材配料,并推薦相似的食譜配方給你,識別的準確率高達65%。
   想知道朋友圈他們曬出來的那些美食都是怎么做出來的?有哪些食材組成?新的人工智能來了,拍一張照片上傳,它就能識別出使用了哪些食材配料,并推薦相似的食譜配方給你,識別的準確率高達65%。
  隨著社交媒體的發展,越來越多的人喜歡在網上或社交媒體平臺曬一些自己喜歡的美食照片,而最新的人工智能技術已經可以通過讀取圖片信息而分析出食譜中所使用的原輔料。
 
  這套新的智能食品識別體系被稱為“Pic2Recipe”,它甚至有潛力發展成為人們的“餐桌助手”,可以幫助人們解析出食品里的營養信息。
 
  無論是打開朋友圈,或者是其他社交平臺,總能看到人們分享的各種美食照片,有家庭自制的美食,也有外出就餐的一些廚師級制作,看上去都非常誘人,但是如果你想自己制作這些美味菜肴,就需要知道其中的食材配料和成分。
 
  一支來自麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)的團隊,在早先研究人工智能和算法的基礎上,創造了食譜數據庫。他們認為,這樣的照片解析方式能幫助人們了解食譜配方,從而更好地為健康飲食習慣提供寶貴建議配方,更好地理解人們的飲食習慣。
  針對一幅菜肴的靜態影像,CSAIL團隊開發的精深學習算法能夠準確推算出食材原料和配方。
 
  在卡塔爾計算研究學院(QCRI)最新發表的一篇文章中,CSAIL團隊設計了PicRecipe系統可以通過讀取食物的照片,預測其食材組成,并給出相似的食譜配方。
 
  一位來自麻省理工學院的博士后Yusuf Aytar提到,“在計算機視覺領域,食物是最容易被忽略的,因為我們并沒有規模足夠大的數據集來做這樣的預測。但那些看起來似乎沒什么用的美食照片,實際上可以在飲食習慣和膳食偏好等方面為我們提供有價值的洞見。”
 
  Yusuf Aytar與同校的教授Antonio Torralba合著了一篇關于該系統的論文, 他表示“7月底時,這篇論文已在檀香山舉辦的計算機視覺和模式識別會議上發表。”
 
  CSAIL研究生Nick Hynes和西班牙加泰羅尼亞紐約科技大學的Amaia Salvador并列第一作者。聯合發表者還包括CSAIL博士后Javier Marin,科學家Ferda Ofli以及QCRI的研發總監Ingmar Weber。
 
  AI識別食物照片,是如何實現的呢?
 
  網站上可以找到大量針對食品數據分級歸類的研究,但是它們中的大多數使用的數據集太小,經常導致食物分類的偏差很大。
 
  2014年瑞士研究人員創建了“Food-101”數據集,并用它來開發了一種識別食物圖像的算法,精準度可以達到50%。經過進一步迭代循環也只能將這一準確度提高至80%,這也意味著數據集的規模可能是個限制因素。
 
  但即使數據集夠大,通常也存在人口普及率方面的局限,如香港城市大學的數據庫有多達11萬張食物圖片,65000個菜譜,每一份都有原配料清單和說明,但僅僅包含了中國菜。
 
  CSAIL團隊的項目旨在基于現有的工作基礎上構建數據集,但要極大地拓展范圍。研究者對All Recipes和Food.com等網站進行了仔細梳理后,開發出“Recipe 1M”,這是一個包含了上百萬種食譜及其原料信息的數據庫,涵蓋菜品的種類也非常廣泛。然后他們用數據訓練神經中樞網絡去查找圖像,并在食物圖像和相應的原料,食譜間建立聯系。
 
  比如給你一張食物圖片,Pic2Recipe能夠識別出面粉、雞蛋、黃油等材料,之后它會根據數據庫中類似的圖片,給出幾種配方建議。研究團隊制作了在線操作演示,人們可以上傳自己的食物照片來做測試。
  想象一下,人們可以利用這個功能來追蹤每日的營養需求,也可以在餐廳就餐時給喜歡的菜肴拍個照,然后回家之后就可以根據智能推薦的結果自己進行評測。
 
  來自維也納MODUL大學新媒體技術學院的副教授Christoph Trattner表示,CSAIL團隊的方法已經接近人類的判斷水平,這是非常偉大的。
 
  對甜點的識別相對更好
 
  該系統對曲奇或松餅等甜點的識別方面做的尤其好,因為這是數據庫中的主要素材類別。然而,如果是壽司卷或Smoothie等很多模糊不清的食品,識別起來就較為困難。
 
  當同一道菜有很多相似的配方時,也通常會被難倒。比如鹵汁面條的制作方法有十多種,該團隊需要確保系統在對比那些相似配方的不同之處時可以更快將其區分開,解決此問題的一種方法是,在對比食譜配方前,先要看看他們的原料與分析照片中的是否大體類似或相同。
 
  未來,該團隊希望能夠改進系統,使它可以分析出更詳細的信息,比如食物的準備方法,是燉的還是切丁的,或者區分更多不同種類的食物,如蘑菇或洋蔥。
 
  研究人員非常有興趣將該系統開發成“餐桌助手”,可以根據膳食偏好和冰箱里的食材清單給出烹飪建議。
 
  Hynes稱:“該系統可以在人們沒有足夠清楚的營養信息時,幫助他們分析攝入的是什么。例如,如果你知道菜肴里有哪些食材,但不知道其使用量,就可以可以拍個照片,輸入相應的食材,并運行該模型,尋找到一種已知量的相似配方,然后利用這些信息推算出自己的膳食營養攝入。”
 
 
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