تسجيل براءات الاختراع للأغذية من Microsoft عبر الصور

تستهدف Microsoft تسجيل الطعام للوجبات الغذائية

كنت أحاول مشاهدة ما أتناوله من الطعام والتقاط التدريبات على دراجة ثابتة ومع عصابات المقاومة. يمكن لبعض المواقع تتبع ذلك ، ويمكنها تقدير عدد السعرات الحرارية التي تستهلكها مع وجباتك ، وعدد السعرات التي قد تحرقها بالتمرين. لقد فوجئت برؤية براءة اختراع من Microsoft وصفت نهجًا مختلفًا قليلاً لتتبع الوجبات والقيم الغذائية ، باستخدام عملية يشار إليها باسم تسجيل الطعام. ينصب تركيز براءة الاختراع على التركيز البصري ، والتقاط صور لما تأكله ، والسماح لها بمحاولة تتبع ما تأكله وتحليله. يبدو الأمر ممتعًا ، وأود أن أجربه يومًا ما. أتساءل عما إذا كانت هذه قد تصبح ميزة على Bing ، أو من خلال موقع آخر تديره Microsoft.

تغطي براءة الاختراع الممنوحة هذا الأسبوع تحسين عملية تسجيل تناول الطعام من قبل شخص في محاولة لتحسينه. يبدأ بإخبارنا عن "تسجيل الطعام" ، وهو "مراقبة الطعام الذي يتناوله الأفراد جنبًا إلى جنب مع المعلومات الغذائية المختلفة المرتبطة بهذا الطعام" ويخبرنا عن بعض الأسباب التي تجعل الناس ينخرطون في تسجيل الطعام. وتشمل هذه:

الحد من السمنة ، الذي تخبرنا براءة الاختراع أنه "مرتبط بأمراض مثل أمراض القلب والأوعية الدموية والسكري والسرطان ، ويؤثر بشكل كبير على كل من متوسط ​​العمر المتوقع ونوعية الحياة". يخبرنا أيضًا أن الأشخاص يجدون صعوبة في إجراء تغييرات على "عادات النظام الغذائي وممارسة الرياضة". أيضًا ، يساعد تسجيل الطعام هذا في دعم الأشخاص الذين يقومون بمثل هذه التغييرات. ثم يخبرنا أنه "من المعروف أن تسجيل الطعام مرتبط بشكل جيد بزيادة فقدان الوزن الأولي وتحسين الحفاظ على الوزن".

كيف يمكن تحسين تسجيل الطعام؟

إن فعالية "تسجيل الطعام" محدودة بمدى الإزعاج الذي يمكن أن يكون عليه. النهج التكنولوجي الذي يمكن أن يساعد في جعل تسجيل الطعام أكثر تلقائية ، من خلال استنتاج المعلومات الغذائية من صورة طعام واحدة. هناك حدود لمدى فعالية ذلك لعدة أسباب. تركز براءة الاختراع هذه على استخدام الصور مثل تلك للحصول على معلومات غذائية حول الوجبات. يبدو أن:

1. قد يتم إخفاء بعض الأطعمة في الصور ، مما يؤدي إلى فقدان المعلومات.
2. ، "من غير المحتمل أن تنقل المعلومات المرئية وحدها جميع تفاصيل تحضير الطعام" مثل كمية الزيت ومحتوى الدهون في اللحوم ومحتوى السكر ومحتوى الملح وما إلى ذلك)
3 قد يكون من الصعب تقدير كميات الطعام من الصور الفردية أيضًا.

تحديات تتبع التغذية من الصور عند تسجيل الطعام

من الناحية المثالية ، قد يكون من الصعب تقدير كميات السعرات الحرارية والدهون والكربوهيدرات وما إلى ذلك) من صور فردية لوجبات واقعية. يمكن أن يكون القيام بذلك من صورة واحدة أمرًا صعبًا ، وليس سهل الاستخدام للغاية.

غالبًا ما يكون التركيز على "تحديات رؤية الكمبيوتر الأساسية ، باستخدام شيء مثل" مجموعة بيانات صور الوجبات السريعة في بيتسبرغ "، أو" الصور التي يوفرها المستخدم والإحصاءات الغذائية لتصنيف التمهيد ". قد يوفر هذا معلومات محدودة عندما يتعلق الأمر بأحجام الأجزاء والقيم الغذائية.

تشير براءة الاختراع أيضًا إلى إمكانية استخدام "التقييمات اليدوية من مصادر جماعية للمعلومات الغذائية بناءً على صور الطعام الذي يتم استهلاكه". قد يستغرق هذا قدرًا لا بأس به من الوقت والجهد من قبل الأشخاص ، ولكن قيل لنا أن النتائج تميل إلى أن تكون "مشابهة لتلك التي يقدمها اختصاصي التغذية."

تعلم الآلة لنماذج الوجبات

نظرًا لتحديات استخدام الصور في تسجيل الطعام ، توفر براءة الاختراع نهجًا مختلفًا يتضمن "تعلم أو تدريب نموذج واحد أو أكثر من النماذج القائمة على الصور (يشار إليها هنا باسم" نماذج الوجبات ") للمحتوى الغذائي للوجبات." قيل لنا أن:

يعتمد تدريب نماذج الوجبات على مجموعة بيانات واحدة أو أكثر من صور الوجبات إلى جانب "ميزات الوجبة" التي تصف معايير مختلفة للوجبة. تتضمن أمثلة ميزات الوجبة ، على سبيل المثال لا الحصر ، نوع الطعام ومحتويات الوجبة وحجم الجزء والمحتوى الغذائي (على سبيل المثال ، السعرات الحرارية والفيتامينات والمعادن والكربوهيدرات والبروتين والملح وما إلى ذلك) ، مصدر الغذاء (على سبيل المثال ، مطاعم أو سلاسل المطاعم ، ومحلات البقالة ، والأطعمة المعبأة مسبقًا ، والوجبات المدرسية ، والوجبات المعدة في المنزل ، وما إلى ذلك) ، والمكونات ، وما إلى ذلك. تستخدم لتقييد التعرف على أساس مصادر أو مواقع معينة.

قد يكون مسجل الطعام الذي قد يستخدم صور نماذج الوجبات هذه قادرًا على "إضافة أو إزالة أو تعديل أي معلمات (على سبيل المثال ، حجم الجزء وحجم اللوحة والأطباق الجانبية والمشروبات وما إلى ذلك) المستخدمة لتقدير المحتوى الغذائي لوجبات معينة التي يستهلكها المستخدم ". ستكون واجهة المستخدم قادرة على القيام بأشياء مثل "إضافة ملعقة كبيرة من الزبدة إلى البطاطس المخبوزة".

يمكن أن تستند نماذج الوجبات هذه إلى الصور والمعلومات من مصادر مثل "مطاعم معينة ، ووجبات مطبوخة في المنزل ، ووجبات مدرسية ، وما إلى ذلك".

قيل لنا أن أحد مكونات التعلم الآلي لبرنامج تسجيل الطعام يمكن استخدامه للتعرف على نماذج الوجبات أو تدريبها ، ويمكن بعد ذلك "التقاط المعلومات من هذه الصور بواسطة المستخدم (على سبيل المثال ، الكاميرا ، والهاتف الخلوي ، والنظارات التي يرتديها الرأس" باستخدام واحدة أو أكثر من الكاميرات أو أجهزة التصوير ، وما إلى ذلك) أو تم التقاطها عبر واحدة أو أكثر من الكاميرات أو أجهزة التصوير الموضوعة لالتقاط الصور تلقائيًا لعناصر غذائية لوجبات كاملة يستهلكها المستخدم ".

يمكن بعد ذلك دراسة المعلومات الغذائية التي تم الحصول عليها بواسطة هذا النظام لاحقًا بواسطة شخص يستخدم هذا النظام.

إذا تم تناول وجبة في مطعم ، يمكن لبرنامج Food Logger استخدام تقنيات التتبع أو التوطين ، مثل GPS ، أو تحديد موقع قائم على برج الخلية 0 ، أو RFID ، أو مواصفات المستخدم للموقع الحالي (على سبيل المثال ، كتابة اسم المطعم ، باستخدام إدخال الكلام ، الاختيار من قائمة المطاعم المفضلة ، وما إلى ذلك) ، لتحديد مكان المستخدم عند تقديم صورة الوجبة للتعرف عليها. كما تخبرنا براءة الاختراع:

... على سبيل المثال ، إذا كان المستخدم موجودًا في "Solo Grill" في شارع King Street في تورنتو ، كندا ، فإن Food Logger يقيد عملية التعرف على صورة الوجبة على المعلومات الغذائية في نموذج الوجبة للوجبات التي تم تحديدها على أنها منشؤها Solo Grill.

قد يؤدي الحصول على معلومات نموذج الوجبة من مكان مثل المطعم إلى زيادة احتمال عدم فقدان أي مواد غذائية ، وتم تسجيل جميع المعلومات الغذائية ، "من خلال اعتبار الوجبة كيانًا كاملاً على أساس كل مطعم ، معلومات إضافية مثل كمكونات (على سبيل المثال ، صلصة الفول السوداني ، والمحار ، وما إلى ذلك) وتفاصيل التحضير (على سبيل المثال ، مخبوز ، مقلي ، مسلوق ، إلخ) يمكن ترميزه في نموذج الوجبة جنبًا إلى جنب مع المعلومات الغذائية المقابلة. "

يبدو أن هذا سيكون مفيدًا وملائمًا لشخص يحاول تسجيل مدخوله من الطعام.

تصف براءة الاختراع أيضًا بعض الاحتمالات الأخرى للحصول على معلومات حول الوجبات:

من المفيد أن القوائم النصية التي تصف وجبات معينة لمعظم المطاعم متاحة بسهولة بشكل عام من مجموعة متنوعة من المصادر عبر الإنترنت ، على سبيل المثال ، مواقع مثل Yelp.RTM. أو Foursquare.com ، أو مواقع المطاعم الفردية. علاوة على ذلك ، فإن نسبة عالية من هذه القوائم النصية تتضمن أيضًا معلومات غذائية (عادةً محتوى السعرات الحرارية ، على الأقل ، وغالبًا معلومات غذائية إضافية). لاحظ أيضًا أنه في حالة عدم توفرها بالاقتران مع القائمة ، فإن تقديرات المعلومات الغذائية لاستخدامها في إنشاء أمثلة مُصنَّفة لنماذج وجبات التدريب يمكن ترميزها يدويًا أو الحصول عليها من الجمهور أو تقديرها بناءً على وجبات مماثلة من مطاعم أو مصادر أخرى ، إلخ.

تخبرنا براءة الاختراع أيضًا أنه قد يكون من الممكن الحصول على معلومات حول الوجبات وتغذيتها من عمليات البحث على الويب.

براءة الاختراع هي:

تسجيل الطعام من الصور
المخترعون: نيل سوريش جوشي ، سيدهارث خولار ، تي سكوت سابوناس ، دانيال موريس ، أوسكار بيجبوم
المسؤول: Microsoft Technology Licensing، LLC (Redmond، WA)
براءات الاختراع الأمريكية: 9977.980
تم المنح: 22 مايو 2018
تاريخ التقديم: 17 أبريل 2017

الملخص

يوفر برنامج "Food Logger" طرقًا مختلفة لتعلم أو تدريب نموذج واحد أو أكثر من النماذج القائمة على الصور (المشار إليها هنا باسم "نماذج الوجبات") للمحتوى الغذائي للوجبات. يعتمد هذا التدريب على مجموعة بيانات واحدة أو أكثر من صور الوجبات إلى جانب "ميزات الوجبة" التي تصف معايير مختلفة للوجبة. تتضمن أمثلة ميزات الوجبة ، على سبيل المثال لا الحصر ، نوع الطعام ومحتويات الوجبة وحجم الجزء والمحتوى الغذائي (على سبيل المثال ، السعرات الحرارية والفيتامينات والمعادن والكربوهيدرات والبروتين والملح وما إلى ذلك) ، مصدر الغذاء (على سبيل المثال ، مطاعم أو سلاسل المطاعم ومحلات البقالة والأطعمة المعبأة الخاصة والوجبات المدرسية والوجبات المعدة في المنزل وما إلى ذلك). بالنظر إلى النماذج المدربة ، يوفر برنامج Food Logger تلقائيًا تقديرات للمعلومات الغذائية بناءً على التعرف الآلي على الصور الجديدة للوجبات التي يقدمها (أو من أجل) المستخدم. ثم يتم استخدام هذه المعلومات الغذائية لتمكين مجموعة واسعة من التفاعلات التي تتمحور حول المستخدم فيما يتعلق بالأغذية التي يستهلكها المستخدمون الفرديون.

خذ بعيدًا بما في ذلك تسجيل الطعام

هذا أحد الأمثلة على كيفية محاولة موفر البحث مساعدة العديد من الأشخاص باستخدام نهج التعلم الآلي ، واستخدام المعلومات التي يمكن أن يكتسبها من مصادر خارجية ، أو البحث عنها على الويب. إذا كانت المعلومات الغذائية متاحة لعناصر القائمة عبر الإنترنت في بيانات منظمة ، فقد يكون تطوير نظام تسجيل الطعام مثل النظام الموصوف في براءة الاختراع هذه أسهل في التطوير.

سيكون من المثير للاهتمام رؤيتها تنبض بالحياة.