食事画像の認識は，そのバリエーションの豊富さから困難な画像認識課題の一つです．本研究シーズでは，距離画像センサを導入することで，食材ごとに画像領域を分割しつつ，その体積を測定し，栄養量の推定まで行うシステムを開発しています。

・外食産業分野
・入院患者の摂取栄養量を管理したい病院
・調理家電メーカー
・プロスポーツ選手の栄養管理 など

食事の種類と量を画像から認識することができれば，日々の栄養管理に非常に役立ちます．しかし，複数のメニューを一つの皿に盛り付けた場合や，食べ終わった後の食べ残しについて，画像から正確に認識することは困難でした．そこで，カラー画像と一緒に距離画像を撮影できる，距離画像センサ（RGB-Dセンサ，右図）を活用することで，食材ごとの画像領域を正確に分割し，それぞれの体積情報から，食事の種類と量を同時に認識するシステムを開発しました．実験では，バイキング皿にもられた10種類のメニューを95％以上の精度で正しく認識し，そのカロリー量を誤差5％以下で推定することができています。