吃饭前拍照总是被白眼?MIT新型食物鉴定技术要让你拍的理直气

吃饭前拍照总是被白眼?MIT新型食物鉴定技术要让你拍的理直气

美食刚上桌时,不是拿起筷子赶紧嚐嚐而是抓起手机一顿拍照以「鉴毒」,这一现像在大家的生活中已见怪不怪。然而,MIT的科学家却据此研发了一种新型的食物识别系统——Pic2 Recipe。据称,该系统可通过查看食物照片来预测食材的成分,并向用户推荐类似的食谱。

据 MIT 的 CSAIL的研究人员表示,该系统不仅可以帮助大家学习食谱,还能更好地了解大家的饮食习惯。联合研发人 Yusuf Aytar 就此表示:「在电脑视觉方面,食物往往被大家忽视,因为我们没有大规模的数据集来进行预测。」

但是,在社群媒体上看似无用的食物照片,实际上却能为健康饮食提供重要的参考意见。 据 Aytar 介绍,在 Pic2 Recipe 系统的研发过程中,他们梳理了多个食谱网站,包括 All Recipes、Food.com等,并在此基础上建立了 Recipe1M 数据库,该数据库共有 100 万份以上的食谱,其中还注明了各种菜餚的成分讯息。

与此同时,该系统也运用了瑞士科学家 2014 年研发的食物识别算法 Food-101 Data Set,运用了其数据库中的 101000 张食物图片,而这些图片和 Recipe1M 数据有交叉引用的部分。

在这些数据库的基础上,研发人员藉其训练神经网络和查找图案,并在各个食物图像和其对应的成分和食谱之间建立联繫。

据外媒表示,只要给出一张食物的照片, Pic2 Recipe 系统就能识别该食物的成分,比如,鸡蛋、麵粉、奶油等,并根据数据库里相似的图像给出推荐的食谱。

不过,该系统比较适用于烘焙类的食物,比如饼乾、鬆饼等,因为「Recipe1M」数据库的核心就与其相关。如果涉及寿司卷、冰沙等比较複杂的食物,其成分就很难确定。

当遇到同样的食物有着类似的食谱时,该系统也很容易「犯晕」,识别错误率也会提升。据 Hynes 介绍,目前 Pic2 Recipe 的识别準确率可达 65%。该 AI 系统当前遇到的最大瓶颈还在于图片本身。因为在拍摄食物图像时,食物的呈现往往会受到拍摄状态的影响,比如角度、远近、摆放和灯光等因素,都有可能造成识别结果的不同。

Hynes 同时表示,未来研究人员还想在其基础上做一些细化和改进,以便更好地了解这些食物。比如,根据该系统来推断食物该如何烹饪的方式,并区分不同食物之间的区别。同时未来还有可能在该系统上开发一个「晚餐助手」,即根据用户的饮食习惯和冰箱里的「存货」来推荐食谱清单。

这可能有助于人们在没有明确营养讯息的时候弄清楚他们的食物里都有哪些成分。举个例子,如果你知道菜餚里有哪些成分,但不清楚具体含量,你可以拍一张照片,输入成分,运行该模型后在 Pic2 Recipe 里找到含有具体含量的类似食谱,以后就能使用这些讯息来优化你的用餐习惯。Hynes 最后表示。

相关推荐