Аналіз харчової цінності продуктів засобами штучного інтелекту

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-22 Томаши Данило Олександровичем. Тема “Аналіз харчової цінності продуктів засобами штучного інтелекту.”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Дана робота має на меті створити архітектура для передбачення кількості калорій, масу, кількість білків, жирів та вуглеводів на базі зображення. Додатковим параметром було те, щоб не застосовувати глибину зображення, адже це є поганим варіантом, якщо з’явиться новий набір даних без глибини і при додатковому тренуванні модель без глибини покаже себе набагато краще. Для даної роботи є достатньо важливий спектр у вигляді аналізу джерел, котрі вже мали змогу працювати із даною проблемою. Цей аналіз буде полягати не тільки в огляді теоретичної частини, проте й розуміння того: чи взагалі можлива точна дуплікація моделі із нашими можливостями. Як буде показано далі, то на жаль для нашого головного джерела ми не мали доступ, щоб з точністю повторити модель, адже вона містила в собі архітектуру заздалегідь претреновану на наборі даних, що публічно не доступний, отже це не було можливим. Проте ми взяли результати, що вони отримали і мали можливість порівнювати таким чином. У роботі застосовано бустинг модель для обробки зображень у поєднанні з методом 2D Direct Prediction для аналізу харчової цінності їжі, що дозволило підвищити точність аналізу калорійності з 70,7 до 69,4 за метрикою MAE, а також наблизити інші характеристики до існуючих показників. Отримані результати допоможуть збалансувати процес харчування шляхом аналізу страви за зображенням та оцінки вмісту біохімічних показників харчової цінності, а також спростити процес забезпечення культури споживання здорової їжі. Загальний обсяг роботи: 66 сторінок, 20 рисунків, 21 посилань. The master's qualification work was performed by a student of the group KNSCH-22 Danylo Oleksandrovych Tomashi. The topic is “Analysis of nutritional value of products by means of artificial intelligence” The work is aimed at obtaining a master's degree in specialty 122 “Computer Science”. The aim of the work is to develop an analytical software module for processing the image of a dish and determining the nutritional value of products through the use of artificial intelligence algorithms. It gives reflection of overall problems in society about healthy food. The further we go into future, the more we see how unhealthy is food many people is eating and liking. It based on many factors, but mostly it’s about nutrient inside of the food. Many food can contains a lot of calories, but doesn’t nutrient(only in small amount), in this case this food will be classified as unhealthy, but if food contains a lot of nutrient and macroelements, in this case this food will be classified as healthy. It make a lot of sence, cuz the more calories we eat the more full we feel and in this case we’ll have small amount of nutrient in our bodies to continue the processes what happens inside of our bodies. So, to live fullest life and have less problem with health we should eat healthy, it’s one of the many parts we should continue to do as we live to have less problems. So, in this case our model will help with this, cuz it’s really to use, we only need the image and as output we’ll receive amount of calories in the food, mass of the food and all nutrient values: fat, carbs and protein. With this information we can calculate amount of nutrient we receive per the day and amount we haven’t, after receiving this information we can change our diet and continue to eat more healthy food and be more healthy.