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家庭料理における調理効率化に向けた料理レシピの構造化に関する研究
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家庭料理における調理効率化に向けた料理レシピの構造化に関する研究
1.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. 家庭料理における調理効率化に向け た料理レシピの構造化に関する研究 2021/02/03 北海道大学 工学部 情報エレクトロニクス学科 情報理工学コース 複雑系工学講座 調和系工学研究室 学部4年 小林 直也
2.
Copyright © 2020
調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. 2 研究背景 • 家庭料理には健康面、経済面でメリットがある – 自らが調理することでレシピや具材に注目 – 一般に外食や弁当の購入より安価 • 一方、家庭料理を効率的に行うのは困難 – 材料の買い出し • その日その日でレシピを決めると買い物回数が増加 – 献立の決定 • レシピサイトには大量のレシピ • 計画的に選択しなければ材料が使い切れない – 実際の調理 • レシピサイトの調理手順はその1品を作るもののみ • 複数レシピの同時調理の手順を知りたい →家庭料理の効率化の需要がある – 材料をまとめ買いしやすい献立 – 最短の時間で可能な主菜、副菜の組み合わせ – 最短の調理手順
3.
Copyright © 2020
調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. 3 研究背景 • 効率的な調理計画作成に必要な情報 – 材料の種類と分量 – 各調理工程の所要時間 – 調理工程の順番 • 既存の日本語レシピからの情報抽出は困難 – 材料名の表記法が異なる(たまねぎ、タマネギ、玉ねぎ) – 分量に「適量」「少々」など曖昧な表現 – 各調理にかかる時間の情報がない – レシピ文章から調理工程の抽出が困難 → 構造化レシピを作成 – 通常のレシピをコンピュータで扱うという難題を回避 – コンピュータで扱えるレシピの有用性を示す
4.
Copyright © 2020
調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. 4 研究概要 • 料理レシピを構造化 – 構造化レシピ作成支援アプリの作成 – 木構造をベースとした構造化レシピを作成 → コンピュータでのレシピの処理が可能に • 材料をちょうど使い切れる一週間の献立提案 – 材料を使い切りやすい献立の選択 – 材料を使い切るためのレシピの分量変更 • 調理手順のスケジューリング – 最短時間で調理可能な主菜、副菜の組み合わせの選択 – 最短時間で調理可能な調理手順を可視化
5.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. 5 関連研究 • コンピュータビジョン分野 – 料理レシピテキスト、画像の相互検索[1] – 料理画像→レシピ生成[2] →レシピをWord2VecやResNetにより抽出したベクトルとして扱う →本研究のレシピの表現とは大きく異なる – レシピ中の分量や調理時間の数値に着目するには不向き – 人間が容易に理解できる表現でない [1] J. Marín et al., "Recipe1M+: A Dataset for Learning Cross-Modal Embeddings for Cooking Recipes and Food Images," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 43, no. 1, pp. 187-203, 1 Jan. 2021 [2] A. Salvador, M. Drozdzal, X. Giro-i-Nieto and A. Romero, "Inverse Cooking: Recipe Generation From Food Images," 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
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13.
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14.
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15.
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17.
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調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. 21 1. 材料の余りを最小化するレシピ選択 • 材料をちょうど7日間の献立で使用する分量購入することはできな い – 店舗で購入できる単位が存在 →材料の余りが発生 • 材料の余り(g) = 店舗で購入できる分量(g) × 自然数 – 7日間で使用 する分量(g) • 材料の余りの総計が最小になるように主菜、副菜から7品ずつ選択 • 実験設定 – 主菜候補15品、副菜候補15品から7品ずつ選択 – 同じレシピは2回以上選択しない – 材料の余りはグラム換算で算出 – 店舗で購入できる分量は材料の種類と1:1対応 – すでに所持している材料はないものとする – 調味料や牛乳、米などは考慮すべき材料から予め除いた
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