Bluff Parlor › Блог › ИИ

Как ИИ считает калории по фото и где ошибается

Опубликовано: · 3 мин чтения · English version · Magyar változat · Deutsche Version · Wersja polska · Versiunea în română · Slovenská verzia · Česká verze · Versión en español · Version française · Versione italiana · Hrvatska verzija

How AI Photo Calorie Counting Works (and Where It's Off)
Kép / Image: Bluff Parlor

Что на самом деле делает счётчик калорий по фото

Счётчик калорий по фото обычно выполняет три действия подряд. Сначала он распознаёт продукты на тарелке, затем оценивает количество каждого из них и, наконец, переводит это количество в калории и макронутриенты (белки, углеводы, жиры) с помощью таблицы состава продуктов. Первый шаг — распознавание изображения. Второй — оценка размера порции по плоской картинке — самый трудный. Третий — поиск в таблице: к публичным примерам таких таблиц относится база FoodData Central Министерства сельского хозяйства США (USDA), где данные о составе продуктов собраны в нескольких типах — от проанализированных в лаборатории продуктов до брендированных товаров.

В итоге получается оценка, а не измерение. Знание того, какой шаг слабее всего, подсказывает, что стоит перепроверить.

Как калории связаны с макронутриентами

Калории и макронутриенты связаны простой арифметикой. Общие коэффициенты Этуотера (Atwater), которые обычно используются для расчёта калорийности на этикетках, составляют примерно 4 ккал на грамм белка, 4 ккал на грамм углеводов, 9 ккал на грамм жира и 7 ккал на грамм алкоголя. Это усреднённые значения, и реальная энергетическая ценность конкретного продукта может немного отличаться.

Пример: приём пищи с 30 г белка, 50 г углеводов и 20 г жира даёт 30 × 4 + 50 × 4 + 20 × 9 = 120 + 200 + 180 = 500 ккал. Если макронутриенты и калории в приложении не сходятся точно, частые причины — округление и коэффициенты, специфичные для конкретных продуктов.

Насколько это точно?

Исследования дают неоднозначную, но полезную картину:

  • Систематический обзор 2023 года в журнале Annals of Medicine (Шонкофф с коллегами) охватил 52 исследования полностью автоматических оценок объёма еды, энергии или нутриентов на основе ИИ по цифровым изображениям. В среднем результаты ИИ были сопоставимы с оценками людей-экспертов, а для отдельных или простых продуктов ошибки были меньше. Средние относительные ошибки составляли примерно от 0,1% до 38% для калорий и от 0,1% до 33% для объёма. Исследования были слишком разнородными, чтобы свести их к одному числу.
  • Систематический обзор 2020 года в журнале Nutrition Reviews (Амутзопулос с коллегами) показал, что инструменты оценки порций по изображениям (более широкая группа, чем современные ИИ-приложения) в рассмотренных валидационных исследованиях работали лучше, чем физические муляжи продуктов и бытовая посуда, при этом авторы отметили, что лишь немногие из этих исследований были высокого качества.

Проще говоря, оценки по фото могут конкурировать с другими методами, но разброс ошибок велик, а простые и хорошо видимые блюда оценивать легче, чем сложные.

Где оценки ошибаются

  • Размер порции. На фото нет глубины. В одной и той же миске может быть совершенно разное количество еды.
  • То, чего камера не видит. Масло для жарки, заправки, соусы и начинка под верхним слоем на снимке не видны.
  • Смешанные блюда. Рагу, запеканки и слоёные блюда оценивать труднее, чем тарелку с отдельными продуктами.
  • Похожие на вид продукты. Разные продукты могут выглядеть одинаково, но сильно различаться по калорийности.

Как получить больше пользы от приложения с распознаванием по фото

Первый результат стоит считать отправной точкой и корректировать. В PlateFit тарелку фотографируют, ИИ оценивает калории и макронутриенты, а затем результат можно отредактировать — именно здесь пригодятся сведения о масле, порции или соусе. Несколько привычек помогают в любом таком приложении: снимать тарелку сверху при хорошем освещении, по возможности раскладывать продукты по отдельности и уточнять количество, когда оно известно.

PlateFit — это наше ИИ-приложение для питания и тренировок. Помимо оценки калорий и макронутриентов по фото, оно предлагает планы тренировок для снижения веса, набора мышечной массы и развития силы, а также полезные рецепты с меню на день и списком покупок. Приложение работает в браузере и как приложение для Android. Предусмотрен единый тариф за 4,99 € в месяц и семейный тариф на 8 человек за 7,99 € в месяц, с бесплатным пробным периодом 14 дней.

О здоровье

Данные о калориях и макронутриентах — это инструмент для осознанности, а не медицинская рекомендация. При особых потребностях в питании, заболеваниях или опасениях, связанных с расстройствами пищевого поведения, следует обратиться к врачу или дипломированному диетологу.

Результаты исследований приведены по опубликованным обзорам; показатели точности различаются в зависимости от исследования и метода. Это руководство носит исключительно информационный характер.

Вопросы

Как работает счётчик калорий по фото?

Он распознаёт продукты на фото, оценивает размер порций и переводит их в калории и макронутриенты (белки, углеводы, жиры) на основе данных о составе продуктов.

Насколько точен подсчёт калорий по фото с помощью ИИ?

Обзор 2023 года, охвативший 52 исследования, показал средние относительные ошибки примерно от 0,1% до 38% для калорий, причём для отдельных или простых продуктов ошибки меньше. Результат следует рассматривать как оценку.

Сколько калорий в грамме белка, углеводов и жиров?

Общие коэффициенты Этуотера составляют примерно 4 ккал на грамм белка, 4 ккал на грамм углеводов и 9 ккал на грамм жира (7 ккал на грамм алкоголя).

Можно ли редактировать оценку PlateFit?

Да. PlateFit оценивает калории и макронутриенты по фото тарелки, а полученный результат затем можно отредактировать.

Источники

  • Shonkoff et al., AI-based digital image dietary assessment methods compared to humans and ground truth: a systematic review (Annals of Medic
  • Amoutzopoulos et al., Portion size estimation in dietary assessment: a systematic review of existing tools, their strengths and limitations
  • USDA FoodData Central
  • University of Minnesota Nutrition Coordinating Center: primary energy sources (Atwater factors)

Составлено по указанным источникам; после публикации данные могут измениться.

Ещё в разделе «ИИ»

Последние публикации