Εμφάνιση απλής εγγραφής

dc.contributor.advisorMaglogiannis, Ilias
dc.contributor.advisorΜαγκλογιάννης, Ηλίας
dc.contributor.authorPolymeropoulou, Viktoria
dc.contributor.authorΠολυμεροπούλου, Βικτωρία
dc.date.accessioned2025-11-24T15:19:10Z
dc.date.available2025-11-24T15:19:10Z
dc.date.issued2025-09
dc.identifier.urihttps://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/18542
dc.format.extent101el
dc.language.isoenel
dc.publisherΠανεπιστήμιο Πειραιώςel
dc.titleFood recognition and calorie estimation using computer visionel
dc.typeMaster Thesisel
dc.contributor.departmentΣχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτωνel
dc.description.abstractENCalorie tracking is essential for a healthy diet, but traditional tools are tedious and prone to human error. The aim of this thesis is to develop a system capable of automatically estimating the calorie content of food based on images. The suggested method has two components: (1) a food classification model based on the 101-Food Dataset and (2) an estimation model of food portion size, which can be utilized to calculate the precise number of food calories. Food classification is implemented by training a CNN (with transfer learning) on a dataset containing images from 101 categories of food. Various approaches are studied for portion size estimation, such as food detection using the YOLO model, OpenAI’s CLIP model, and via ChatGPT’s textual reasoning abilities. While CNN-based classification performs robustly in most cases, the portion estimation task represents a more significant challenge. The same dish or ingredient can be arranged differently on the plate or even partially occluded by other objects. This thesis analyzes these limitations and proposes methods aimed at minimizing error propagation from the segmentation stage to the portion classification stage.el
dc.corporate.nameNational Centre for Scientific Research "Demokritos"el
dc.contributor.masterΤεχνητή Νοημοσύνη - Artificial Intelligenceel
dc.subject.keywordAIel
dc.subject.keywordCaloriesel
dc.subject.keywordFoodel
dc.subject.keywordCNNel
dc.subject.keywordMage-based calorie estimationel
dc.subject.keyword101-Food Datasetel
dc.date.defense2025-10-10


Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο

Thumbnail

Αυτό το τεκμήριο εμφανίζεται στις ακόλουθες συλλογές

Εμφάνιση απλής εγγραφής


Βιβλιοθήκη Πανεπιστημίου Πειραιώς
Επικοινωνήστε μαζί μας
Στείλτε μας τα σχόλιά σας
Created by ELiDOC
Η δημιουργία κι ο εμπλουτισμός του Ιδρυματικού Αποθετηρίου "Διώνη", έγιναν στο πλαίσιο του Έργου «Υπηρεσία Ιδρυματικού Αποθετηρίου και Ψηφιακής Βιβλιοθήκης» της πράξης «Ψηφιακές υπηρεσίες ανοιχτής πρόσβασης της βιβλιοθήκης του Πανεπιστημίου Πειραιώς»