OMX Baltic0,55%299,27
OMX Riga−0,14%931
OMX Tallinn0,62%1 974,99
OMX Vilnius0,31%1 293,45
S&P 5000,19%6 870,4
DOW 300,22%47 954,99
Nasdaq 0,31%23 578,13
FTSE 100−0,45%9 667,01
Nikkei 225−0,1%50 438,97
CMC Crypto 2000,00%0,00
USD/EUR0,00%0,86
GBP/EUR0,00%1,14
EUR/RUB0,00%89,45

OMX Baltic0,55%299,27
OMX Riga−0,14%931
OMX Tallinn0,62%1 974,99
OMX Vilnius0,31%1 293,45
S&P 5000,19%6 870,4
DOW 300,22%47 954,99
Nasdaq 0,31%23 578,13
FTSE 100−0,45%9 667,01
Nikkei 225−0,1%50 438,97
CMC Crypto 2000,00%0,00
USD/EUR0,00%0,86
GBP/EUR0,00%1,14
EUR/RUB0,00%89,45

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.

Статья продолжается после рекламы

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.