作品总结
《基于图像的食品和健康分析计算：需求、挑战、解决方案和实践（Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices）》
近年来，消费者对营养习惯意识的提高使自动食品分析成为人们关注的焦点。然而，食物记录很麻烦，需要对所食用的食物有足够的了解。此外，跟踪每顿饭可能成为一项繁琐的任务。准确记录膳食热量摄入对于控制体重减轻至关重要，但也带来了挑战，因为目前大多数饮食评估方法必须依靠记忆来回忆所吃的食物。从数字媒体中理解食物已成为一项挑战，在许多不同领域都有重要应用。大量研究表明，数字成像可以准确估计许多环境中的饮食摄入量，并且与其他方法相比具有许多优势。然而，如何有效和高效地获取食品信息仍然是一个具有挑战性和开放性的研究问题。提供的建议可以基于卡路里计数、健康食品和特定的营养成分。此外，如果我们还考虑一个能够记录每个人在一段时间内消耗的食物的系统，它可以提供长期的健康相关建议。计算机视觉专家开发了用于自动食物摄入监测和食物记录的新方法。第四次工业革命 [4.0 IR] 深度学习和计算机视觉机器人等技术是可持续食品理解的关键。对基于人工智能的技术的需求正在迅速增加，这些技术可以跟踪身体活动和营养习惯，食品图像的自动分析发挥着重要作用。计算机视觉和图像处理为食品分析和医疗保健分析等各种应用提供了真正令人印象深刻的进步，并且可以通过自动化卡路里计数过程来帮助患者轻松跟踪他们的卡路里计数。它可以告知用户每餐提供的卡路里、蛋白质、碳水化合物和其他营养素的数量。这些信息是实时提供的，因此被证明是一种有效的营养跟踪方法，可以通过互联网与营养师共享，从而降低医疗保健成本。这可以通过由物联网传感器、基于云雾的服务器和移动应用程序组成的系统来实现。这些系统可以生成数据或图像，这些数据或图像可以使用机器学习算法进行分析。
《基于图像的食品和健康分析计算：需求、挑战、解决方案和实践》涵盖了食品图像分析的现状，并提出了基于计算机视觉和图像处理的解决方案，以增强和提高当前膳食摄入量测量的准确性。书中提出了许多解决方案，通过分析移动设备捕获的健康图像、数据和基于食品工业的图像来提高评估的准确性。书中还讨论了基于人工智能和基于深度学习的食品图像识别算法的关键技术创新。本书探讨了计算机视觉和人工智能等4.0工业革命技术在医疗保健和食品工业领域的应用，提供了对计算机视觉和智能方法的全面理解，以应对食品和健康加工的主要挑战。此外，本文还重点介绍了采用可持续的 4 项红外技术，通过这些技术，消费者可以获得必要的饮食和营养，并可以积极监测自己的健康状况。它特别关注食品行业和医疗保健分析，是食品和健康领域涉及人工智能和视觉技术的多学科信息的单一来源。全面介绍了工业 4.0 和基于 Fog-Cloud 的解决方案等最新进展，为读者提供了这些快速发展的健康和食品分析系统的全面视图。
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