帝国理工学院的本尼·罗及其同事哀求13名研究工具在胸口或眼镜上佩戴摄像头，以在进餐时拍摄照片。摄像头每隔几秒就会拍照，并会自动丢弃90%以上不包含食品的图像。
宣布称，伙食学家给留下来的图像做注释，食品也被称重。然后，这些图像和数据被用来演习一个被称为神经网络的人工智能系统，让它确定食品类型并估算其分量和所含营养。系统会持续监控研究工具，因此它还能确定食品被吃下去多少，而不仅仅是记录端上来的食品的分量。
然后，罗的团队让人工智能剖析可穿着摄像头的新图像，并给食品称重，将其与估计值进行比较。在估计所摄入的热量方面，打算机比人类做得更好——其缺点率为37.6%，而人类的缺点率为48.8%。
该团队说，营养研究每每依赖人们自我报告其饮食内容，但由于偏见和遗忘，这可能产生糟糕的数据，并且很费人工。通过餐前的一张照片自动估算这一餐的热量方面，已经进行了大量研究，但这种方法并没有考虑剩余饭菜问题。
来源：参考网