Deep FoodRec: tecnologia di riconoscimento alimentare che utilizza la visione artificiale e il deep learning per il monitoraggio della salute
type: CreativeWork
description: Il progetto di riconoscimento alimentare (FoodRec) mira a definire un quadro automatico utilizzando tecniche di visione artificiale e deep learning per riconoscere diversi alimenti dalle immagini. L'obiettivo del riconoscimento degli alimenti è estrarre e dedurre informazioni semantiche dalle immagini degli alimenti e classificare i diversi alimenti presenti nell'immagine. Il sistema sviluppato acquisisce immagini del cibo consumato dall'utente o dal soggetto nel tempo, che verranno poi elaborate da algoritmi di riconoscimento alimentare per estrarre e dedurre informazioni semantiche dalle immagini contenenti cibo. Le informazioni estratte verranno sfruttate per tracciare e monitorare le abitudini alimentari delle persone coinvolte in un protocollo per smettere di fumare. Il riconoscimento degli alimenti è un’area di ricerca attiva grazie alla sua vasta gamma di potenziali applicazioni nel mondo reale. Ad esempio, consentirebbe alle persone di monitorare l'assunzione di cibo o ciò che consumano semplicemente scattando una foto, di aumentare la consapevolezza nella loro dieta quotidiana monitorando le loro abitudini alimentari, il tipo e la quantità di cibo assunto, quanto tempo l'utente trascorre mangiare durante la giornata, quanti e a che ora l'utente consuma un pasto, analisi sui cambiamenti delle abitudini dell'utente, cattive abitudini e altre inferenze relative al comportamento dell'utente. Può aiutare un medico ad avere un’opinione migliore rispetto al comportamento del paziente, all’abbandono della risposta al trattamento e quindi ai suoi bisogni di salute. Questo progetto prevede diverse fasi dall'acquisizione dell'immagine al riconoscimento. In particolare, gli sforzi sono dedicati allo sviluppo di nuovi algoritmi di segmentazione e riconoscimento per eseguire in modo accurato il compito di riconoscimento degli alimenti. Questa tesi di dottorato presenta la segmentazione e il riconoscimento semantico del cibo utilizzando tecniche di deep learning. Gli…
abstract: Il progetto di riconoscimento alimentare (FoodRec) mira a definire un quadro automatico utilizzando tecniche di visione artificiale e deep learning per riconoscere diversi alimenti dalle immagini. L'obiettivo del riconoscimento degli alimenti è estrarre e dedurre informazioni semantiche dalle immagini degli alimenti e classificare i diversi alimenti presenti nell'immagine. Il sistema sviluppato acquisisce immagini del cibo consumato dall'utente o dal soggetto nel tempo, che verranno poi elaborate da algoritmi di riconoscimento alimentare per estrarre e dedurre informazioni semantiche dalle immagini contenenti cibo. Le informazioni estratte verranno sfruttate per tracciare e monitorare le abitudini alimentari delle persone coinvolte in un protocollo per smettere di fumare. Il riconoscimento degli alimenti è un’area di ricerca attiva grazie alla sua vasta gamma di potenziali applicazioni nel mondo reale. Ad esempio, consentirebbe alle persone di monitorare l'assunzione di cibo o ciò che consumano semplicemente scattando una foto, di aumentare la consapevolezza nella loro dieta quotidiana monitorando le loro abitudini alimentari, il tipo e la quantità di cibo assunto, quanto tempo l'utente trascorre mangiare durante la giornata, quanti e a che ora l'utente consuma un pasto, analisi sui cambiamenti delle abitudini dell'utente, cattive abitudini e altre inferenze relative al comportamento dell'utente. Può aiutare un medico ad avere un’opinione migliore rispetto al comportamento del paziente, all’abbandono della risposta al trattamento e quindi ai suoi bisogni di salute. Questo progetto prevede diverse fasi dall'acquisizione dell'immagine al riconoscimento. In particolare, gli sforzi sono dedicati allo sviluppo di nuovi algoritmi di segmentazione e riconoscimento per eseguire in modo accurato il compito di riconoscimento degli alimenti. Questa tesi di dottorato presenta la segmentazione e il riconoscimento semantico del cibo utilizzando tecniche di deep learning. Gli…
author: HUSSAIN, MAZHAR
language: ita
keywords: Food Recognition, Dietary Monitoring, Deep Learning, Artificial Intelligence for Health Monitoring, Food Segmentation, Food Dataset, Riconoscimento Alimentare, Monitoraggio Dietetico, Deep Learning, Intelligenza Artificiale per il Monitoraggio della Salute, Segmentazione Alimentare, Set di Dati sugli Alimenti
date published: 2024-02-12
date modified: 2026-07-24T01:35:03Z
provider: Università degli Studi di Catania
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Università degli studi di Catania

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.11769/598169