Status der Diplomarbeit: vergeben
Betreuer: Rainer Planinc

Problemstellung

Ungesunde Ernährung ist eine wesentliche Problematik in unserer Gesellschaft. Durch eine ausgewogene Ernährung kann das Risiko vieler Krankheiten (z.B. Herz-Kreislauf-Erkrankungen) drastisch verringert werden. Oft fehlt es jedoch an Disziplin und Wissen, wie eine Mahlzeit zusammengesetzt sein soll. Eine grobe Klassifikation und Mengenangabe der zu sich genommenen Kohlenhydrate, Proteine und Gemüse sind ein erster wichtiger Schritt zu einem bewussterem Essverhalten.

Zielsetzung

Im Rahmen des Praktikums soll ein entsprechender Algorithmus basierend auf einer Literaturrecherche implementiert werden (bevorzugt in C/C++), welcher Kohlenhydrate, Protein und Gemüse auf Bildern unterscheiden und deren Menge bzw. Verhältnis abschätzen kann. Dazu soll ein Foto des Essens mit dem Handy aufgenommen werden, d.h. unterschiedliche Beleuchtungsszenarien und Aufnahmeparameter (z.B. Winkel, Distanz) müssen bei der Auswertung berücksichtigt werden.

(Image courtesy of Vichaya Kiatying-Angsulee / FreeDigitalPhotos.net)

Gliederung

• Literaturrecherche über bestehende Methoden zur Klassifikation von Essen
• Programmierung und Evaluierung eines geeigneten Algorithmus
• Schriftlicher Bericht und Präsentation des Praktikums

Literatur:

[1] M. Bosch, F. Zhu, N. Khanna, C. J. Boushey, and E. J. Delp, “Combining Global and Local Features for Food Identification in Dietary Assessment,” Proc. of the 18th IEEE International Conference on Image Processing, pp. 1789–1792, 2011.