关于人工智能实验室在食物领域的研究
之前由see food inc研发出的热狗识别app“不是热狗”（not hotdog）引发了ai界的热烈讨论，然而一个看上去简单的戏谑性app涉及到的ai技术却非常复杂，虽然在应用层面作用不大，却是人类ai历史上里程碑一样的产品，之前36kr有过相关报道。
not hotdog的名声大噪引发了ai界对于食物识别的又一轮热潮，mit的电脑科学和人工智能实验室（mit computer science and artificial intelligence laboratory）最近就在研究这个领域。mit团队意图使用食物识别系统从美食制作视频中识别出菜谱的原料。mit团队的pic2recipe（图片到接收器）系统运用计算机神经网络来判断社交网络上美食图片中食物的种类，从而还可以进一步分析上传者的健康习惯和饮食偏好。
pic2recipe系统运用了瑞士科学家2014年研发的食物识别算法food-101 data set，运用了其数据库中的101000张食物图片，而这些图片和csail的recipe1m database数据有交叉引用的部分。recipe1m database的数据大多数是从一些流行的菜谱网站诸如all recipes和food.com中扒下来的。
目前该项技术离完全成熟还有很长一段路要走，当前系统识别的正确率只有65%左右。项目当前遇到的最大瓶颈还在于图片本身。联合研发人nick hynes表示，人们在拍摄食物照片的时候，食物的呈现会受到拍摄状态的影响，包括角度、远近、摆放和灯光等因素都可能造成识别结果的不同。在同一种食物出现在不同的菜谱中时，系统的识别错误率也会提升。
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