LogMeal: Un entorn basat en el reconeixement del menjar per millorar els hàbits saludables

Abstract

LogMeal és una API (Application Programming Interface) desenvolupada per enginyers i investigadors de la Universitat de Barcelona, ​​orientada a satisfer diverses necessitats relacionades directament amb l'anàlisi automàtica dels aliments, tant de petites i grans empreses com de persones per a ús individual a partir d’una imatge. El core de la nostra API està format per un conjunt de models basats en Deep Learning, Visió per Computador i Aprenentatge Automàtic que s'apliquen per extreure informació visual rellevant d'imatges de menjar. Cada un d'aquests models constitueix un tipus particular de servei que proveeix l'API, entre els quals cal destacar: La detecció de food vs. non-food; el reconeixement de la família de menjar, per exemple: carn, productes làctics, etc.; el reconeixement de menjar, per exemple: hamburguesa, dumpling, sushi, etc. ;el reconeixement d'ingredients, per exemple: ou, nata, sal, etc.; l'extracció d'informació nutricional, per exemple: calories, hidrats de carboni, proteïnes, etc.

LogMeal conté els següents components: Base de dades LogMeal - una base de dades de 300 classes de menjar amb 200,000 imatges etiquetades, una base de dades de més de 3000 ingredients i 13 categories d'aliments amb més de 200.000 imatges etiquetades. Algorismes pel reconeixement d'aliments - 1 API per a reconeixement automàtic d'aliments 300 classes. Algorismes pel reconeixement de categoria d'aliment - 1 API per a reconeixement automàtic d'aliments 13 famílies. Algorismes per a la localització d'aliments - 1 API per a reconeixement automàtic d'aliments 13 famílies. Algorismes pel reconeixement d’ingredients de menjar – 1 API pel reconeixement automàtic de més de 3000 ingredients d’aliments. Algorismes pel reconeixement automàtic d'activitats nutritives: 1 API pel reconeixement automàtic de les activitats de nutrició en imatges convencionals i egocèntriques.