%0杂志文章%@ 2561-326X %I JMIR出版物%V 4% 卡塔尔世界杯8强波胆分析N 12% P e15602% T在饮食评估中使用不同的食品图像识别平台:对比研究%A Van Asbroeck,Stephanie %A Matthys,Christophe %+鲁汶大学慢性疾病和代谢科，临床和实验内分泌科，Herestraat 49, DIEET，鲁汶，比利时，32 016 34 26 55,christophe.matthys@uzleuven.be %K图像识别%K膳食评估%K自动食物识别%K精度%D 2020 %7 7.12.2020 %9原始论文%J JMIR Form Res %G英文%X背景:在饮食评估领域，越来越多的人批评基于记忆的技术，如食物频率问卷调查或24小时回忆。一种替代方法是记录所吃食物的图片，然后进行自动图像识别分析，提供图片中食物的类型和数量的信息。然而，目前尚不清楚商业图像识别平台的表现如何，以及它们是否真的可以用于饮食评估。目的:这是一个商业图像识别平台的性能比较研究。方法:在一系列标准设置下拍摄各种食物和饮料。所有图片(n=185)上传到选定的识别平台(n=7)，并保存估计值。在多种成分盘子的情况下，准确性与估计的总数一起确定。结果:前1位的准确性范围从卡路里妈妈应用程序的应用程序编程接口(API)的63%到谷歌视觉API的9%。 None of the platforms were capable of estimating the amount of food. These results demonstrate that certain platforms perform poorly while others perform decently. Conclusions: Important obstacles to the accurate estimation of food quantity need to be overcome before these commercial platforms can be used as a real alternative for traditional dietary assessment methods. %M 33284118 %R 10.2196/15602 %U https://formative.www.mybigtv.com/2020/12/e15602 %U https://doi.org/10.2196/15602 %U http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33284118

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