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Deep Learning-Based Approach for Calorie Estimation in Indian Foods 2

Deep Learning-Based Approach for Calorie Estimation in India...

引用

2nd IEEE International Conference on Data Science and Network Security, ICDSNS 2024

作者： Chauhan, Naman Revathy, S. Murali, P. Basker, N. Saranya, S. Natarajan, B. Amrita School of Computing Amrita Vishwa Vidyapeetham Department of Computer Science and Engineering Chennai India Srm Institute of Science and Technology Department of Electronics and Communication Engg. Chennai Ramapuram India Saveetha School of Engineering Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences Department of Computer Science and Engg. Chennai India Sona College of Technology Department of Computer Science and Engg. Salem India K. Ramakrishnan College of Engineering Department of Computer Science and Engineering Tiruchirappalli India School of Computer Science and Engg Vellore Institue of Technology Chennai Campus India

ISBN: (纸本)9798350373110

People in the modern era are increasingly concerned with their diet and food choices to prevent developing chronic diseases like high blood pressure and diabetes. With the increasing usage of smartphones and technology, an application to automatically monitor their diet would be a great boon, especially for the younger generation. This research work investigates the process of estimating the calories present in the food images. This research work was carried out in three phases. The first phase involves the categorization of food images, such as boiled, fried in oil, or junk. This research work introduces a novel deep neural model by incorporating the MobileNet-V2 framework. In the second phase, the quantity of the labelled food is estimated. Further, it involves computing the calories present in the food using the google search api. The details of the ingredients present in each type of food are used for this purpose. Classification accuracy, food amount calculation precision, and calorie estimation accuracy are used to evaluate the workings of the proposed model. This research work has secured plausible results with an overall accuracy of 95.21%, comparatively better than the existing approaches. © 2024 IEEE.

关键词： Calorie Estimation Deep Learning google search api Image Classification MobileNet-V2 Neural Network

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