스마트폰을 활용한 음식인식 및 칼로리 추정 기법

Abstract

건강한 삶을 영위하기 위해서는 적절한 칼로리와 영양을 갖춘 식이조절이 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 스마트폰을 통해 촬영한 한 장의 사진을 사용하여 식사에 포함된 영양소와 칼로리를 추정할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 딥러닝을 활용하여 사진에 포함된 개별 음식들을 인식하고 그 칼로리를 추정한다. 이 과정에서 사진 속에 포함된 참조 객체와의 상대적인 크기 비교를 통해 인식된 음식의 양을 대략적으로 계산하였다. 제안기법을 구현한 안드로이드 앱에서는 음식 데이터베이스를 활용하여 식사에 포함된 영양정보를 함께 제공하도록 하여 활용성을 높였다. 음식 인식을 위한 이미지 인식을 위해서는 YOLOv5를 사용하였고 일반 가정식 식단들에 대한 테스트를 통해 제안 기법의 실용성을 확인하였다.|In order to lead a healthy life, it is important to control a diet with adequate calories and nutrients. To this end, this paper proposes a technique that can estimate the nutrients and calories contained in a meal using a single picture taken through a smartphone. The proposed technique utilizes deep learning to recognize individual foods included in a picture and estimate their calories. In this process, the amount of recognized food was roughly calculated through relative size comparison with the reference object included in the picture. In the Android app that implemented the proposed technique, the food database was used to provide nutritional information included in the meal, increasing its usability. For image recognition for food recognition, YOLOv5 was used, and the practicality of the proposed method was confirmed through tests on Korean home-cooked meals.