Intervento di Dario Allegra, Ricercatore presso UniCT, per l'evento "La Computer Vision nell'era dei Big Data" organizzato da Big Data for You, l'8 novembre 2019.

1. Il valore (nutrizionale) dei dati
1
Dario Allegra
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

2. Computer Vision
2
OBIETTIVO
Simulare un sistema
visivo (umano)
COSA CI SERVE?
modulo di acquisizione
modulo di comprensione
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

3. Computer Vision
3
DOG
modulo di acquisizione modulo di comprensione
DOG
naturale
artificiale
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

4. Computer Vision
4
DOG
rappresentazione modello matematico
1970-1985
AI
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

5. Computer Vision
5
DOG
rappresentazione modello matematico
1986-2010
AI
DATI+
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

6. Computer Vision
6
DOG
rappresentazione modello matematico
2011-OGGI
DATI+
AI
DATI+
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

7. Computer Vision - Dati
7
DATI

8. Food understanding
8
Calorie?
Ingredienti?

9. ?
Volume?
Food understanding
● Monitoraggio diete
● Allergie
● Diabete
● Obesità
● … 9
Food VS Non-Food
Riconoscimento e
Classificazione
Stima del volume
Problemi da affrontareMotivazioni
vs
?

10. Food understanding - Dataset
10

11. Food VS Non-Food
11
4805 immagini Food
8005 immagini Non-Food
Dove
prendo i
DATI?

12. Food VS Non-Food
91.99% con features CNN
12
Uso di One-Class Classification
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

13. Food VS Non-Food
13
Non-Food classificato come food
Food classificato come non food
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

14. Retrieval and Classification
Che cibo ho davanti?
Che tipo di portata? Primo? Secondo?
Come posso mangiarlo?
87.44% per retrieval
86.27% per raccomandazione posate
92.60% per classificazione piatto
14
4754 immagini su 1200 classi

15. Stima del volume e dei valori nutrizionali
● Necessità di un dataset 3D
● Multi-Task Learning 15
Errore medio nella stima: 19.10%

16. Stima del volume – Profondità
16

17. Stima del volume – Segmentazione semantica
17

18. Stima del volume e segmentazione – Imparo da…
18
RGB DSensore di profondità

19. Limiti
● Ingredienti invisibili?
● Variabilità?
19
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

20. Limiti
● Ingredienti invisibili?
● Variabilità?
20
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

21. Limiti
● Ingredienti invisibili?
● Variabilità?
21
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

22. Limiti
● Ingredienti invisibili?
● Variabilità?
22
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

23. Lavori futuri
23
Futuro
● Dati 3D ?
● Contesto?
● Altri sensori?
Big Data For You – La computer vision nell’era dei big data

24. http://iplab.dmi.unict.it/UNICT-FD889/
24

25. Grazie!
25
Dario Allegra – allegra@unict.it