Как сообщает японское издание Nikkei Business Publications, в феврале японская компания Nippon Telegraph and Telephone Corp (NTT) на домашнем мероприятии NTT R&D Forum 2017 представила технологию, которая без сложных манипуляций автоматически следит за диетой человека.
Сегодня для оценки калорийности пищи используются либо записи вручную (как вариант — извлечение информации из баз данных), либо загружаются фотографии блюда для анализа калорийности в облачных сервисах, либо используются смарт-устройства (весы, тарелки и прочее).
Во всех известных случаях требуются определённые действия пользователя, что несколько неудобно. Предложенная компанией NTT технология определения блюд свободна от этих недостатков и работает в фоновом (автоматическом) режиме.
Технология «Dietary Content Recognition Technology» (по-русски: технология распознавания содержимого рациона) опирается на обычные датчики фитнес-браслетов, такие как акселерометры, гироскопы и другие. Дело в том, что браслет на руке пользователя совершает достаточно повторяющиеся движения в воздухе в зависимости от вида принимаемой пищи. Так, предложенный NTT алгоритм распознавания жестов однозначно определяет, ест человек хлеб, суши, лапшу, стейк или воспользовался соусом. Данные о приёме пищи автоматически вносятся в базу данных и дают возможность вести учёт приёма пищи (калорий) без участия человека.
Разработчики отмечают, что для коммерческого использования технологии данных пока недостаточно. Предстоят новые исследования, которые должны повысить точность распознавания продуктов. В то же время можно не сомневаться, что технология автоматического распознавания принимаемой пищи будет широко востребована. Важнее здоровья для человека ничего нет. На пути к здоровому образу жизни есть много препятствий и, пожалуй, главное из них — это лень. Система автоматического распознавания рациона сможет пробить брешь в этом барьере.
По материалам 3dnews.ru
.
Сегодня для оценки калорийности пищи используются либо записи вручную (как вариант — извлечение информации из баз данных), либо загружаются фотографии блюда для анализа калорийности в облачных сервисах, либо используются смарт-устройства (весы, тарелки и прочее).
Во всех известных случаях требуются определённые действия пользователя, что несколько неудобно. Предложенная компанией NTT технология определения блюд свободна от этих недостатков и работает в фоновом (автоматическом) режиме.
Технология «Dietary Content Recognition Technology» (по-русски: технология распознавания содержимого рациона) опирается на обычные датчики фитнес-браслетов, такие как акселерометры, гироскопы и другие. Дело в том, что браслет на руке пользователя совершает достаточно повторяющиеся движения в воздухе в зависимости от вида принимаемой пищи. Так, предложенный NTT алгоритм распознавания жестов однозначно определяет, ест человек хлеб, суши, лапшу, стейк или воспользовался соусом. Данные о приёме пищи автоматически вносятся в базу данных и дают возможность вести учёт приёма пищи (калорий) без участия человека.
Разработчики отмечают, что для коммерческого использования технологии данных пока недостаточно. Предстоят новые исследования, которые должны повысить точность распознавания продуктов. В то же время можно не сомневаться, что технология автоматического распознавания принимаемой пищи будет широко востребована. Важнее здоровья для человека ничего нет. На пути к здоровому образу жизни есть много препятствий и, пожалуй, главное из них — это лень. Система автоматического распознавания рациона сможет пробить брешь в этом барьере.
По материалам 3dnews.ru
.
