• OMX Baltic0,12%292,53
  • OMX Riga−0,49%885,3
  • OMX Tallinn0,31%1 863,98
  • OMX Vilnius−0,34%1 136,95
  • S&P 500−1,39%5 521,52
  • DOW 30−1,3%40 813,57
  • Nasdaq −1,96%17 303,01
  • FTSE 100−0,19%8 525,05
  • Nikkei 2250,88%37 112,28
  • CMC Crypto 2000,00%0,00
  • USD/EUR0,00%0,92
  • GBP/EUR0,00%1,19
  • EUR/RUB0,00%93,54
  • OMX Baltic0,12%292,53
  • OMX Riga−0,49%885,3
  • OMX Tallinn0,31%1 863,98
  • OMX Vilnius−0,34%1 136,95
  • S&P 500−1,39%5 521,52
  • DOW 30−1,3%40 813,57
  • Nasdaq −1,96%17 303,01
  • FTSE 100−0,19%8 525,05
  • Nikkei 2250,88%37 112,28
  • CMC Crypto 2000,00%0,00
  • USD/EUR0,00%0,92
  • GBP/EUR0,00%1,19
  • EUR/RUB0,00%93,54
  • 24.09.07, 15:41
Внимание! Этой статье более 5 лет, и она находится в цифировом архиве издания. Издание не обновляет и не модифицирует архивированный контент, поэтому может иметь смысл ознакомиться с более поздними источниками.

Фотографируй еду и худей

Американцы создают систему, по фотографии определяющую состав пищи. Осталось только научить её не путать пару сарделек с дюжиной.
Американские исследователи готовы предложить сидящим на диете пользователям Интернета автоматическую систему, способную хотя бы отчасти заменить собой совет живых экспертов-диетологов. Программа распознает примерный состав блюда по фотографии и возвращает пользователю данные о содержании в пище белка, жира и углеводов и её приблизительной калорийности.
Авторы системы из Университета Пердью в американском штате Индиана намерены предложить услугу участникам уже существующих сетевых проектов такого плана. Сейчас оценку качества и состава пищи ведут специально нанятые люди, которые далеко не всегда обладают достаточной квалификацией (а контролировать квалификацию человека, скрывающегося за интерфейсом доступа к системе отнюдь не просто).
Как отмечает глава университетского департамента продовольствия и питания адъюнкт-профессор Кэрол Буши, проблема ещё и в том, что даже профессиональные врачи-диетологи часто неправильно определяют продукты, например, путая «хороший» чай с «плохой» газировкой или ошибаясь в оценке размера порции.
Проект, над которым работает Буши и её коллеги, финансируется из средств национального института здоровья США. Цель работы – по возможности уменьшить участие человека в процедуре анализа изображений, что поможет снизить количество ошибок. Вместо человеческого фактора работать будут технические средства и программное обеспечение. Они, впрочем, тоже пока не идеальны, передает gazeta.ru.
«У нас еще много работы, – рассказала Буши в интервью Live Science. – Например, необходимо добиться такой точности анализа, при которой программа не сможет спутать мясо молодого барашка и свиную отбивную».
Одна из нерешённых проблем – трудности с определением количества однотипных предметов. Используемый учёными алгоритм легко может перепутать одну чашку чая с двумя, а пару сосисок с дюжиной.
Информационный продукт, который намерены предложить исследователи, позволит объяснить множеству людей, что же можно есть, не опасаясь последствий.

Похожие статьи

  • KM
Content Marketing
  • 10.03.25, 12:21
Решающим фактором в киберинцидентах становится немедленная доступность помощи
Все более сложные кибератаки заставляют предпринимателей задуматься, достаточно ли имеющихся у них мер кибербезопасности и что еще необходимо предпринять для скорейшего восстановления работоспособности систем в случае инцидента.

Сейчас в фокусе

Подписаться на рассылку

Подпишитесь на рассылку и получите важнейшие новости дня прямо в почтовый ящик!

На главную