توضیحات
Increase in consumer awareness of nutritional habits has placed automatic food analysis in the spotlight in recent years. However, food-logging is cumbersome and requires sufficient knowledge of the food item consumed. Additionally, keeping track of every meal can become a tedious task. Accurately documenting dietary caloric intake is crucial to manage weight loss, but also presents challenges because most of the current methods for dietary assessment must rely on memory to recall foods eaten. Food understanding from digital media has become a challenge with important applications in many different domains. Substantial research has demonstrated that digital imaging accurately estimates dietary intake in many environments and it has many advantages over other methods. However, how to derive the food information effectively and efficiently remains a challenging and open research problem. The provided recommendations could be based on calorie counting, healthy food and specific nutritional composition. In addition, if we also consider a system able to log the food consumed by every individual along time, it could provide health-related recommendations in the long-term.
Computer Vision specialists have developed new methods for automatic food intake monitoring and food logging. Fourth Industrial Revolution [4.0 IR] technologies such as deep learning and computer vision robotics are key for sustainable food understanding. The need for AI based technologies that allow tracking of physical activities and nutrition habits are rapidly increasing and automatic analysis of food images plays an important role. Computer vision and image processing offers truly impressive advances to various applications like food analytics and healthcare analytics and can aid patients in keeping track of their calorie count easily by automating the calorie counting process. It can inform the user about the number of calories, proteins, carbohydrates, and other nutrients provided by each meal. The information is provided in real-time and thus proves to be an efficient method of nutrition tracking and can be shared with the dietician over the internet, reducing healthcare costs.This is possible by a system made up of, IoT sensors, Cloud-Fog based servers and mobile applications. These systems can generate data or images which can be analyzedusing machine learning algorithms.
Image Based Computing for Food and Health Analyticscovers the current status of food image analysis and presents computer vision and image processing based solutions to enhance and improve the accuracy of current measurements of dietary intake. Many solutions are presented to improve the accuracy of assessment by analyzing health images, data and food industry based images captured by mobile devices. Key technique innovations based on Artificial Intelligence and deep learning-based food image recognition algorithms are also discussed. This book examines the usage of 4.0 industrial revolution technologies such as computer vision and artificial intelligence in the field of healthcare and food industry, providing a comprehensive understanding of computer vision and intelligence methodologies which tackles the main challenges of food and health processing. Additionally, the text focuses on the employing sustainable 4 IR technologies through which consumers can attain the necessary diet and nutrients and can actively monitor their health. In focusing specifically on the food industry and healthcare analytics, it serves as a single source for multidisciplinary information involving AI and vision techniques in the food and health sector. Current advances such as Industry 4.0 andFog-Cloud based solutions are covered in full, offering readers a fully rounded view of these rapidly advancing health and food analysis systems.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
افزایش آگاهی مصرف کننده از عادات تغذیه ای، تجزیه و تحلیل خودکار غذا را در سال های اخیر در کانون توجه قرار داده است. با این حال، ثبت مواد غذایی دست و پا گیر است و نیاز به دانش کافی در مورد ماده غذایی مصرف شده دارد. علاوه بر این، پیگیری هر وعده غذایی می تواند به یک کار خسته کننده تبدیل شود. ثبت دقیق کالری دریافتی رژیم غذایی برای مدیریت کاهش وزن بسیار مهم است، اما چالش هایی را نیز به همراه دارد زیرا اکثر روش های فعلی برای ارزیابی رژیم غذایی باید برای یادآوری غذاهای خورده شده بر حافظه تکیه کنند. درک غذا از رسانه های دیجیتال به چالشی با کاربردهای مهم در حوزه های مختلف تبدیل شده است. تحقیقات قابل توجهی نشان داده است که تصویربرداری دیجیتال به طور دقیق میزان دریافت رژیم غذایی را در بسیاری از محیط ها تخمین می زند و مزایای زیادی نسبت به روش های دیگر دارد. با این حال، چگونگی استخراج اطلاعات غذا به طور موثر و کارآمد همچنان یک مشکل تحقیقاتی چالش برانگیز و باز است. توصیه های ارائه شده می تواند بر اساس شمارش کالری، غذای سالم و ترکیب غذایی خاص باشد. علاوه بر این، اگر سیستمی را نیز در نظر بگیریم که بتواند غذای مصرف شده توسط هر فرد را در طول زمان ثبت کند، میتواند توصیههای مرتبط با سلامتی را در درازمدت ارائه دهد.
بینایی رایانهای. متخصصان روش های جدیدی را برای نظارت خودکار بر مصرف غذا و ثبت مواد غذایی ایجاد کرده اند. فناوریهای انقلاب صنعتی چهارم [4.0 IR] مانند یادگیری عمیق و روباتیک بینایی رایانهای، کلیدی برای درک پایدار مواد غذایی هستند. نیاز به فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی که امکان ردیابی فعالیتهای فیزیکی و عادات تغذیهای را فراهم میکند به سرعت در حال افزایش است و تجزیه و تحلیل خودکار تصاویر غذا نقش مهمی ایفا میکند. بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر پیشرفتهای واقعاً چشمگیری را برای برنامههای کاربردی مختلف مانند تجزیه و تحلیل مواد غذایی و تجزیه و تحلیل مراقبتهای بهداشتی ارائه میکند و میتواند به بیماران کمک کند تا با خودکار کردن فرآیند شمارش کالری به راحتی شمارش کالری خود را پیگیری کنند. این می تواند کاربر را در مورد تعداد کالری، پروتئین، کربوهیدرات و سایر مواد مغذی ارائه شده توسط هر وعده غذایی آگاه کند. این اطلاعات در زمان واقعی ارائه می شود و بنابراین ثابت می کند که یک روش کارآمد برای ردیابی تغذیه است و می تواند از طریق اینترنت با متخصص تغذیه به اشتراک گذاشته شود و هزینه های مراقبت های بهداشتی را کاهش دهد. این امر توسط سیستمی متشکل از حسگرهای اینترنت اشیا، Cloud-Fog امکان پذیر است. سرورهای مبتنی بر و برنامه های تلفن همراه. این سیستمها میتوانند دادهها یا تصاویری تولید کنند که میتوانند با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل شوند.
محاسبات مبتنی بر تصویر برای تجزیه و تحلیل غذا و سلامتوضعیت فعلی غذا را پوشش میدهد. تجزیه و تحلیل تصویر و ارائه راه حل های مبتنی بر بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر برای افزایش و بهبود دقت اندازه گیری های فعلی مصرف رژیم غذایی. راه حل های زیادی برای بهبود دقت ارزیابی با تجزیه و تحلیل تصاویر بهداشتی، داده ها و تصاویر مبتنی بر صنایع غذایی که توسط دستگاه های تلفن همراه گرفته شده است، ارائه شده است. نوآوریهای تکنیک کلیدی مبتنی بر هوش مصنوعی و الگوریتمهای تشخیص تصویر غذا مبتنی بر یادگیری عمیق نیز مورد بحث قرار میگیرند. این کتاب به بررسی استفاده از فناوریهای 4.0 انقلاب صنعتی مانند بینایی رایانه و هوش مصنوعی در زمینه مراقبتهای بهداشتی و صنایع غذایی میپردازد و درک جامعی از روشهای بینایی رایانه و هوش ارائه میدهد که با چالشهای اصلی فرآوری غذا و سلامت مقابله میکند. علاوه بر این، متن بر استفاده از فناوریهای 4 IR پایدار تمرکز دارد که از طریق آن مصرفکنندگان میتوانند رژیم غذایی و مواد مغذی لازم را به دست آورند و بتوانند سلامت خود را به طور فعال نظارت کنند. در تمرکز به طور خاص بر روی صنعت غذا و تجزیه و تحلیل مراقبت های بهداشتی، به عنوان یک منبع واحد برای اطلاعات چند رشته ای شامل تکنیک های هوش مصنوعی و بینایی در بخش غذا و سلامت عمل می کند. پیشرفتهای کنونی مانند Industry 4.0 و راهحلهای مبتنی بر Fog-Cloud به طور کامل پوشش داده شدهاند و به خوانندگان یک دید کاملاً گرد از این سیستمهای تجزیه و تحلیل سلامت و مواد غذایی که به سرعت در حال پیشرفت هستند ارائه میدهند.
tag : دانلود کتاب محاسبات مبتنی بر تصویر برای تجزیه و تحلیل غذا و سلامت: الزامات، چالش ها، راه حل ها و شیوه ها: IBCFHA , Download محاسبات مبتنی بر تصویر برای تجزیه و تحلیل غذا و سلامت: الزامات، چالش ها، راه حل ها و شیوه ها: IBCFHA , دانلود محاسبات مبتنی بر تصویر برای تجزیه و تحلیل غذا و سلامت: الزامات، چالش ها، راه حل ها و شیوه ها: IBCFHA , Download Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices: IBCFHA Book , محاسبات مبتنی بر تصویر برای تجزیه و تحلیل غذا و سلامت: الزامات، چالش ها، راه حل ها و شیوه ها: IBCFHA دانلود , buy محاسبات مبتنی بر تصویر برای تجزیه و تحلیل غذا و سلامت: الزامات، چالش ها، راه حل ها و شیوه ها: IBCFHA , خرید کتاب محاسبات مبتنی بر تصویر برای تجزیه و تحلیل غذا و سلامت: الزامات، چالش ها، راه حل ها و شیوه ها: IBCFHA , دانلود کتاب Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices: IBCFHA , کتاب Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices: IBCFHA , دانلود Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices: IBCFHA , خرید Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices: IBCFHA , خرید کتاب Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices: IBCFHA ,
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.