【摘 要】
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相关研究显示,严格控制进餐行为(包括进餐速度、进餐动作次数等)可以有效减少进餐者食物摄入量,有利于遏制普遍存在的超重、肥胖现象.因此,为准确记录进餐过程中的进餐行为信息,提出一种基于深度神经网络的进餐动作计数及进餐者身份识别方法.首先,利用三轴加速度传感器设计一款可以实时记录进餐动作的智能勺子;其次,基于长短时记忆(LSTM)神经网络构建了进餐动作计数和进餐者身份识别模型;最后,通过实验对智能勺子和模型的性能进行了验证.实验结果表明,进餐动作计数模型的准确率为94.58％,进餐者身份识别模型的准确率可达9
【机 构】
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中北大学信息与通信工程学院 太原 030051;山西省光电信息与仪器工程技术研究中心 太原030051
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相关研究显示,严格控制进餐行为(包括进餐速度、进餐动作次数等)可以有效减少进餐者食物摄入量,有利于遏制普遍存在的超重、肥胖现象.因此,为准确记录进餐过程中的进餐行为信息,提出一种基于深度神经网络的进餐动作计数及进餐者身份识别方法.首先,利用三轴加速度传感器设计一款可以实时记录进餐动作的智能勺子;其次,基于长短时记忆(LSTM)神经网络构建了进餐动作计数和进餐者身份识别模型;最后,通过实验对智能勺子和模型的性能进行了验证.实验结果表明,进餐动作计数模型的准确率为94.58％,进餐者身份识别模型的准确率可达92.67％,所研制的智能勺子、构建的进餐动作计数及进餐者身份识别模型可以帮助肥胖者准确记录进餐过程中的行为信息.
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