FoodLog: 食事ログに関する研究

当研究室ではライフログと呼ばれる分野を開拓してきた.個人の生活に適合した情報提供を行うために,複合的なログの処理,集約と連携,直感的なデータの可視化等が技術的な課題となる.

食事の管理や,食事を通じたコミュニケーションへの意識の高まりから,食事記録サービスへの関心が高まっている.そこで,食事に特化したライフログのシステムとして,Foodlogを提案している.また,スマートフォンが,広く普及している情報記録装置であることに注目し,食事記録アプリFoodLog Appをリリースしている.両者は無料で利用可能である.現在, 画像情報技術を利用した食事品目認識,カロリー推定,食事傾向の解析,食事画像のクラスタリングなどに取り組んでいる.研究成果の一部は,ベンチャー企業 foo.log により展開している. FoodLog App は,画像認識によってユーザの食事記録を支援する世界に先駆けたスマートフォンアプリケーションである.ユーザがインタラクティブな操作で料理の位置を指定し,その領域に対して画像認識と画像検索で候補食事リストを表示する.


図1

FoodLog Web

図2

FoodLog App

食事画像の認識を行う上での課題を解決するための様々な取り組みも行っている.食事画像認識においては,クラス数が膨大で,クラス内分散が大きくクラス間分散が小さい場合があり,一様な分類器を学習することが困難である.認識器をパーソナライズさせ,ユーザの食事習慣を学習するインクリメンタルな画像認識を提案した.

図3

パーソナライズ食事画像認識器

FoodLog Appによって収集した食事記録数は400万件を超えた.画像認識や個人傾向予測などの解析を進めることにより,精密医療,アスリート支援等への展開も始まっている.国立スポーツ科学センターのビュッフェ形式のレストランで,アスリートが撮影した食事画像から自動的に食事を認識し,栄養を評価するシステムを提案している.


図3

アスリート食事支援