Ari Purno Wahyu, Heri Heryono, M. Benny Chaniago, Dani Hamdani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## SMART CANTEEN : PERILAKU MENGATUR POLA MAKAN DENGAN MEMBACA NILAI NUTRISI
(CONVENTIONAL DEEP LEARNING NEURAL NETWORK)
Ari Purno Wahyu 1 , Heri Heryono 2 , M. Benny Chaniago 3 , Dani Hamdani 4 Prodi Informatika Universitas Widyatama 1
Prodi Bahasa Inggris Universitas Widyatama 2 Prodi Sistem Informasi Universitas Widyatama 3,4
Universitas Widyatama Jl. Cikutra no 204A, Kota Bandung ari.purno@widyatama.ac.id 1 heri.heryono@widyatama.ac.id 2 benny.chaniago@widyatama.ac.id 3 dani.hamdani@widyatama.ac.id 4

## Abstrak
Kesehatan merupakan bagian terpenting bagi kita dimana pengaruh atau datangnya penyakit melalui pola makan,  terlebih  bagi  kita  yang  memiliki  kesibukan yang  luar  biasa  padatnya  tentu  saja  tidak  ada  waktu untuk  sarapan  dan  lebih  memilih  makanan  cepat  saji yang tersedia banyak di kantin atau kafe. Hal ini bukan berarti  makanan  cepat  saji  tidak  sehat,  hal  ini  akan menjadi  masalah  jika  terlalu  berlebih  dan  tidak memperhatikan  takaran  saji  atau  kandungan  nutrisi yang  ada  pada  makanan  tersebut.  Beberapa  cara  bisa dilakukan dengan menjaga sikap  pola makan misalkan dengan  diet  atau  menggunakan  aplikasi  perhitungan nutrisi yang ada di pasaran dan gratis untuk  diunduh. Jenis aplikasi ini masih kurang efektif dimana aplikasi tersebut masih merupakan perkiraan saja dan tidak bisa digunakan secara realtime.
Penelitian  sebelumnya  bisa  menggunakan  teknik computer  vision dengan menggunakan  image  sebagai alat  pembaca  dari  makanan  yang  akan  kita  santap. Aplikasi tersebut mampu membaca kandungan nutrisi sekaligus  harga makanan, teknik pengolah image yang digunakan  menggunakan  metode Deep  Learning Neural  Network ,  algoritma  ini  terbukti  memiliki akurasi dan pembacaan data yang tinggi dibandingkan algoritma yang lain. Aplikasi dengan Neural Network yang  berbasis  image  bisa  diimplementasikan  pada mesin kasir di kantin atau cafe dan bisa dibuat dalam bentuk  perangkat  mobile  sehingga  lebih  mudah digunakan.
Teknik  komputerisasi  dengan Deep  Learning Neural Network terbukti bisa diterapkan di kantin dan café.  Tempat  makan  tersebut  hanya  menyiapkan sebuah  komputer  lengkap  dengan  kamera  dan  server, kemudian  pembeli  akan  mendatangi  kasir  untuk melakukan  pembayaran,  komputer  tersebut  akan memberikan  informasi  terhadap  takaran  nutrisi  yang disajikan  bahkan  estimasi  uang  yang  harus  dibayar, cakupan  kalori  yang  tersaji  pada  hidangan  yang  kita pilih  akan  ditampilkan  secara  detail.  Teknik  image processing  memiliki  kemampuan  dan  kehandalan dengan  akurasi  yang  tinggi,  teknologi  ini  untuk mendukung  konsep  aplikasi  pembacaan  nilai  nutrisi dengan akurasi hingga 90%.
Kata kunci:
Pola  Makan,  Kalori,  Nutrisi  Informasi, Image Processing, Deep Learning, Neural Network

## Abstract
Health is the most important part for us where the influence or arrival of disease through eating patterns, especially  for  those  of  us  who  have  a  very  busy schedule, of course there is no time for breakfast and prefer fast food that is available in many cafes or cafes. This does not mean fast food is not healthy, this will be a  problem  if  it  is  too  excessive  and  does  not  pay attention to the amount of food or nutrient content that is in the food. Some ways can be done by maintaining the  attitude  of  a  diet  for  example  by  dieting  or  using nutritional  calculation  applications  that  are  on  the market and free to download. This type of application
Ari Purno Wahyu, Heri Heryono, M. Benny Chaniago, Dani Hamdani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
is still less effective where the application is still only an estimate and cannot be used in realtime.
Previous  research  can  use  computer  vision techniques by using images as a reader of the food we will eat. The application is able to read the nutritional content as well as the price of food, image processing techniques  used  using  the  Deep  Learning  Neural Network method, this algorithm is proven to have high accuracy  and  data  readings  compared  to  other algorithms.  Applications  with  image-based  Neural Networks can be implemented on cashiers in canteens or cafes and can be made in the form of mobile devices so that they are easier to use.
Computerized  techniques  with  a  Deep  Learning Neural  Network  can  prove  to  be  applied  in  canteens and cafes. Places to eat is only to prepare a computer complete with a camera and server, then the buyer will come to the cashier to make a payment, the computer will  provide  information  on  the  nutritional  quantities that  are  served  even  the  estimated  money  to be paid, the calorie coverage presented on the dishes we choose will  be  displayed  in  detail.  Image  processing techniques  have  the  ability  and  reliability  with  high accuracy, this technology is to support the application concept of reading nutritional values with an accuracy of up to 90%.

## Keywords:
Diet, Calories, Nutrition Information, Image Processing, Deep Learning, Neural Network.

## I. P ENDAHULUAN
Kantin  saat  ini  menjadi  sebuah  kebutuhan  yang mutlak dan menjadi suatu fasilitas pendukung banyak ditemui  di  perkatoran  dan  fasilitas  publik  lainya. Kantin  modern  saat  ini  mampu  menyesuaikan kebutuhan  menu  pembeli  dan  menyajikan  harga terjangkau. Dengan adanya fasilitas kantin memudahkan mahasiswa atau karyawan untuk istirahat dan bersantap siang melepas kesibukan saat jam kerja. Keunggulan kantin modern saat ini mampu menyajikan tempat yang rapih dan bersih sehingga kita betah  dan  berlama-lama  di  tempat  tersebut  bahkan terdapat kantin yang menyediakan akses fasilitas wifi.
Bagi  kita  yang  memiliki  kesibukan  yang  sangat padat,  penting  untuk  makan  secara  teratur  dan  sesuai dengan  asupan  gizi  dan  kalori.  Terkadang  saat  kita makan  di  kantin  tidak  begitu  memperhatikan
kebutuhan  gizi  tubuh  kita,  terkadang  kita  mengambil makanan  dengan  takaran  yang  berlebihan  dan menyebabkan  kita  mengalami  gangguan  kesehatan seperti  kolestrol tinggi, darah tinggi atau darah rendah. Demikian  juga  pemilik  kantin  tidak  ingin  calon pembeli  menjadi  sakit  setelah  menyantap  makanan, dengan adanya konsep kantin pintar bukan bermaksud melarang  kita  untuk  menyantap  makanan  yang  enak tetapi lebih kepada bagaimana cara kita menyeimbangkan menu yang kita makan dengan serat dan nilai gizi yang seimbang, sebagai contoh jika kita mengambil  menu  sop  iga  maka  sistem  akan menampilkan jumlah kalori yang tesedia, jika ternyata tinggi  kadar  kolestrolnya  kita  bisa  menyeimbangkan dengan  memesan  salad  atau  buah-buahan.  Konsep kantin  pintar  ini  mampu  manajemen  kesehatan  kita sekaligus cakupan kalori yang diperlukan.

## II. K AJIAN L ITERATUR
Menjaga  pola  makan  dalam  bentuk  diet  adalah sebuah  hal  biasa  yang  kita  lakukan  dan  merupakan usaha untuk mempertahankan pola hidup sehat. Upaya lain adalah dengan membaca nilai takaran dan asupan gizi  pada  makanan  yang  kita  konsumsi,  kemampuan melakukan diet ini membutuhkan waktu dan kemauan yang  kuat,  usaha  diet  dengan  metode  tersebut terkadang  membuat  kita  menjadi  tidak  nyaman  dan dirasa  kurang  efektif  dan  efisien.  Pada  penelitian sebelumnya  telah  dibuat  sebuah  aplikasi  untuk membaca  nilai  nutrisi  dengan  metode  data  logging. Pada penelitian ini mampu memberikan sebuah solusi dan bisa digunakan secara individu, diharapkan dengan data  logging  mampu  menjaga    pola  makan.  Aplikasi pembacaan  nilai  gizi  ini  sangat  berguna  jika  kita melakukan  perjalanan  keluar  negeri  dan  sulit mengidentifikasi  nilai  nutrisi  pada  makanan  karena bentuk  dan  merk  yang  berbeda  (Doyen  SAHOO;Hao WANG;Ke  SHU;Xiongwei  WU;Hung  LE,  2019). Makanan bisa mempengaruhi pola kehidupan kita dan memiliki  dampak  yang  beragam  dan  aspek  pengaruh lainnya  (Weiqing  Min;  Shuqiang  Jiang;  Linhu  Liu; Yong Rui; Ramesh Jain, 2018).
Pada  penelitian  sebelumnya  metode  pengenalan makanan  menggunakan  sebuah  fitur  image.  Data makanan  tersebut  diproses  dengan  menggunakan metode Deep  Learning  Neural  Network dengan membagi beberapa data menjadi data trainng. Fitur ini memiliki  karakteristik  cara  kerja  yang  sama  dengan penglihatan  manusia  yang  direpresentasikan  kembali
Ari Purno Wahyu, Heri Heryono, M. Benny Chaniago, Dani Hamdani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
dengan  bantuan  komputer  (Jeff  Donahue,  Yangqing Jia;  Oriol  Vinyals;  Judy  Hoffman;  Ning  Zhang;Eric Tzeng;  Trevor  Darrell;,  2014)  (Jason  Yosinski;  Jeff Clune; Yoshua Bengio; Hod Lipson).
Pada  penelitian  sebelumnya  pernah  dilakukan  di Singapura  dengan  membuat  sebuah  sistem  deteksi makanan menggunakan image. Metode ini menggunakan data sample dalam bentuk acak, dataset yang digunakan adalah jenis makanan yang beredar di Singapura  mulai  dari  nasi  goreng,  ayam  goreng,  es krim dan lain-lain. Dari data tersebut dilakukan proses klasifikasi  dan  pengkategorian  beberapa  makanan, mulai  dari  makanan  yang  berbentuk  gorengan,  buah- buah  dan  jenis  minuman.  Total  data  yang  terkumpul pada  penelitian  tersebut  mencapai  1.166  data,  tetapi terdapat  beberapa  data  makanan  yang  akan  sulit diidentifikasi seperti kadar gula pada satu cangkir kopi, sehingga nilai nutrisi pada jenis minuman masih sulit diidentifikasi.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut penelitian dilakukan dengan  menggunakan nilai kadar nutrisi  dan  gula  dengan  minuman  yang  sejenis,  dari 1.166 makanan yang diambil datasetnya memiliki 756 kategori  dan  bertambah  hingga  10.000  dataset  yang berbentuk  image  atau  disebut  juga  sebagai imageSet (Jia Deng ; Wei Dong; Richard Socher; Li-Jia Li;Kai Li; Li Fei-Fei, 2009).
Sistem identifikasi nutrisi makanan menggunakan aplikasi  komputer  sangat  penting  dan  telah  menjadi sebuah  isu  beberapa  tahun  belakangan  ini,  karena komsumsi  makanan  akan  sangat  berpengaruh  dan berdampak  pada  kesehatan.  Beberapa  penyakit  yang ditimbulkan  oleh  pola  makanan  sangat  berbahaya seperti yaitu obesitas, diabetes, jantung koroner, apnea, cancer, asma serta osteoporosis (Dixon, J. B. ;, 2010). Metode deep  learning memiliki  nilai  akurasi  yang tinggi dalam mengenali pola data dalam bentuk image. Pada  percobaan  tahun  2016  teknik  ini  memiliki  nilai akurasi  mencapai  78.77%  dalam  membaca  data imageNet dan  akurasi  67.57%  untuk  membaca  256 dataset (Lowe, D.G;, 1999).
Identifikasi  jenis  makanan  untuk  mengetahui kandungan kalori memiliki tantangan tersendiri, tetapi proses  penerapan  metode  tersebut  masih  terus dikembangkan.  Identifikasi  ini  sangat  berguna  pada makanan  cepat  saji  sehingga  takaran  dan  jumlah konsumsinya  bisa  diatur,  dan  kita  sendiri  bisa memutuskan  makanan  tersebut  baik  atau  tidak  bagi kesehatan tubuh kita. Jenis data yang digunakan pada penelitian  sebelumnya  merupakan  kombinasi  dari PFID  dan Deep  Learning  Neural  Network dengan
proses  klasifikasi  objek  menggunakan  SVM.  Metode deep  learning memiliki  struktur  data  yang  banyak sehingga sangat mudah digunakan untuk mengekstraksi  fitur  data  dari  image  yang  lebih komplek, SVM akan mengklasifikasikan  data dengan metode non-linier. Pada percobaan tersebut disimpulkan bahwa SVM memiliki akurasi yang tinggi dibandingkan  dengan  metode  yang  lain  (Amatul Bushra Akhi; Farzana Akter; Tania Khatun, 2018).
Menggunakan  data  dari  sebuah  foto  makanan biasanya  dipergunakan  untuk  menilai  perilaku seseorang dalam menjaga kesehatan. Beberapa aplikasi banyak  di  pasaran  dipergunakan    untuk  menghitung jumlah  asupan  nutrisi  terhadap  makanan  yang dikonsumsi.  Alat  ini  menjadi  sebuah  mekanisme  dan keharusan  untuk  memantau  asupan  gizi  seseorang terutama  bagi  orang  yang  memiliki  kondisi  obesitas, hipertensi  dan  gangguan  kesehatan  lainnya  (A.,  T.  , 1992).

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## Gambar 1 Tahapan metode pembacaan nutrisi
Pada  gambar  1  adalah  tahapan  metode pembacaan  nilai  nutrisi  dengan  metode image processing .  Metode  ini  akan  mendata  jenis  makanan dan  daftarnya  yang  ada  di  tempat  makan.  Tahapan metode  pembacaan  nutrisi  tersebut  adalah  sebagai berikut:

## 1. Akusisi image
Pada  proses  ini  adalah  lebih  pada penentuan  alat  yang  digunakan  untuk mengambil gambar makanan. Inputan kamera terkoneksi  dengan  komputer  yang  ada  pada kasir kantin. Pada bagian ini dilakukan proses
Ari Purno Wahyu, Heri Heryono, M. Benny Chaniago, Dani Hamdani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
kalibrasi antara jarak makanan yang ada pada piring saji dengan tinggi kamera.

## 2. Recognition image
Pada proses ini sistem image processing mulai  membedakan  bentuk  tiap  jenis makanan  beserta  alat  makannya,  seperti piring  atau  mangkok.  Sistem  berfungsi mengenali  jenis  makanan  dari  takarannya kemudian dilakukan proses analisis bentuk.

## 3. Analisis bentuk
Pada  proses  ini  dilakukan  proses pembedaan  tiap  bentuk  makanan,  sehingga kesalahan  sistem  dalam  membaca  jenis makanan  bisa  diminimalisir.  Sistem image processing berfungsi  untuk  membaca  jenis, bentuk dan ukuran makanan dengan menggunakan teknik deteksi tepi, selanjutnya dilakukan proses sortasi
kembali menggunakan warna makanan dengan metode RGB ( Red, Green, Blue ).

## 4. RGB
Pada  bagian  ini  merupakan  bagian terpenting  setelah  analisis  bentuk,  kemudian jenis makanan akan dianalisis dari segi warna, sebagai  contoh  warna  makanan  berwarna putih banyak mengandung karbohidrat seperti nasi, roti, mie dan susu, sedangkan makanan berwarna cokelat banyak mengandung lemak seperti cokelat, daging rebus, sosis dan ikan. Melalui  pembeda  warna  tadi  sistem  image processing  akan  menghitung  jumlah  kalori dengan  volume  dan  diameter  makanan  yang diambil  atau  disajikan,  makin  banyak    jenis makanan yang diambil maka ukuran nutrisinya akan semakin besar pula.
Implementasi pengujian dilakukan dengan mendata dan mengambail gambar setiap makanan yang akan  kita  santap.  Output  dari  sistem  ini  adalah munculnya jumlah makanan dan takaran saji, nilai dari setiap takaran saji berbeda pada tiap hidangan.

## Gambar 2 Konfigurasi perangkat keras
Sampel menggunakan data secara acak. Sistem ini membaca  deteksi  tepi  dan  bentuk  serta  warna makanan, sebagai contoh pola bentuk digunakan untuk mengenali  jenis  makanan  seperti  mie  yang umumnya berbentuk  kecil  dan  memanjang  atau  baso  yang berbentuk  lingkaran  dan  bulat,  sedangkan  deteksi warna  digunakan  untuk  mendeteksi  warna  makanan. Indikasi warna digunakan biasanya untuk mendeteksi warna  sayuran    atau  buah  yang  umumnya  berwarna hijau,  sedangkan  warna  merah  indikasi  makanan seperti daging dan makanan merah,  sedangkan warna kuning  untuk  makanan  yang  banyak  mengandung protein seperti roti dan mie. Setiap data yang diambil pada  hidangan  akan  dilakukan  proses  segmentasi berdasarkan warna dan ukuran.

## Gambar 3 Takaran saji hidangan

## Keterangan:
Pada  gambar  3  adalah  hidangan  yang  akan dijadikan  sample  data  pengujian.  Aplikasi  akan mendeteksi  jumlah  kalori  dan  nilai  gizi  yang  muncul secara visual pada takaran saji.
Ari Purno Wahyu, Heri Heryono, M. Benny Chaniago, Dani Hamdani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Gambar 4 Data image yang sudah diekstraksi

## Keterangan:
Pada gambar 4 adalah proses pengujian informasi takaran  saji.  Takaran  saji  ditampilkan  secara  visual oleh  komputer,  sistem  komputer  menampilkan    jenis hidangan  yang  disajikan  serta  menampilkan  jumlah nilai  kalori,  komposisi  masukan  dan  nama  makanan serta    harganya.  Warna  lingkaran  kuning  merupakan nilai  komposisi  mie,  warna  hijau  makanan  yang mengandung sayuran dan merah makanan berlemak.

## Gambar 5 Data sample hidangan kedua

## Keterangan:
Pada  gambar  5  adalah  dataset  yang  digunakan untuk  pengujian  kedua.  Data  sample  berupa  satu mangkok  sop  iga,  makanan  tersebut  banyak mengandung kolestrol.

## Gambar 6 Hasil pengujian makanan yang mengandung kolestrol
Keterangan :
Pada  gambar  6  hasil  pengujian  pada  makanan yang banyak mengandung kolestrol. Sistem menampilkan  data  kolestrol  dengan  lingkaran  yang berwarna  merah,  pada  tampilan  visual  kolestrol mencapai  228  gram  dan  merupakan  angka  yang lumayan tinggi kadar kolestrolnya.
Gambar 7 . Hasil pengujian makanan ketiga

## Keterangan:
Pada  gambar  7  adalah  pengujian  dengan  komposisi makanan yang lebih bervariatif. Sistem membaca jenis makanan  yang  berbeda,  warna  merah  menunjukan jumlah  kalori  yang  berbeda  dan    warna  kuning menunjukan  jumlah  nilai  protein,  warna  hijau
Ari Purno Wahyu, Heri Heryono, M. Benny Chaniago, Dani Hamdani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
menunjukan  jumlah  protein  yang  terdapat  pada  mie instan.

## Gambar 8 Hasil pengujian  pada jenis minuman
Keterangan :
Pada  gambar  8  di  atas  pengujian  sistem  pada minimun kopi. Pada sistem menampilkan jumlah kalori nilai  protein  pada  secangkir  kopi,  sehingga  informasi yang  didapatkan  berguna  dan  disesuaikan  dengan kadar kaffein yang dibutuhkan oleh tubuh.

## Gambar 9 Hasil pengujian pada nasi

## Keterangan:
Pada pengujian gambar 9 sistem ini adalah proses pengujian  sistem  pada  semangkuk  nasi.  Sistem memberikan output dengan lingkaran berwarna kuning yang menunjukan makanan yang mengandung banyak protein dan karbohidrat dengan nilai sajian 204 kalori.

## Gambar 10 Hasil pengujian makanan salad

## Keterangan :
Pada gambar 10 adalah proses penerapan aplikasi deep  learning  pada  perangkat  mobile.  Pada  aplikasi tersebut sistem mampu membaca objek dalam hal ini jenis hidangan tahu dan menampilkan tingkat akurasi pembacaan data dengan keterangan “certainty“.
Gambar 11 Hasil pengujian makanan gorengan
Ari Purno Wahyu, Heri Heryono, M. Benny Chaniago, Dani Hamdani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Keterangan :
Pada gambar 10 di atas jenis dan ketegori makanan yang  dijadikan  bahan  ujicoba  adalah  gorengan.  Pada percobaan  bisa  terlihat  aplikasi  mengenali  jenis makanan  yaitu  gorengan  ubi  dan  menampilan  nilai nutrisi makanan tersebut, dari mulai nilai kalori, nilai protein, nilai karbohoidrat dan lain-lain. Tanda warna merah pada tampilan visual menandakan kadar  nutrisi yang tinggi. Pada contoh di atas bisa terlihat nilai kadar lemak antara 2,5 gram dan kadar gula mencapai 5 gram pada satu gorengan. Dengan mengetahui kadar nutrisi tersebut maka kita harus berhati-hati dalam mengkonsumsi gorengan.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Kesimpulan dari pengujian sistem bisa disimpulkan  bahwa  sebuah  kantin  yang  menerapkan teknologi Deep Learning Neural Network . Konsep ini dapat mempermudah proses pembayaran dan pembacaan nutrisi, bahkan pelanggan akan mendapatkan data dari nilai komposisi gizi dari setiap hidangan yang disajikan. Informasi nilai gizi tersebut bisa  digunakan  sebagai  bahan  manajemen  untuk mengatur  sikap  dan  pola  makan  sehingga  kita  bisa menerapkan pola hidup yang sehat di tengah kesibukan dan aktivitas yang padat.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah ditambahkan data dan minuman yang lebih bervariatif, sehingga  menambah  nilai  jual  dari  kantin  tersebut menjadi  lebih  tinggi.  Konsep  kantin  pintar  ini  bisa ditambahkan dengan rekomendasi makanan sehat yang lain,  sehingga  nilai  makanan  yang  kita  konsumsi semakin terjaga dan seimbang.

## R EFERENSI
Doyen  SAHOO;Hao  WANG;Ke  SHU;Xiongwei WU;Hung LE, " FoodAI: Food image recognition via  deep  learning  for  smart  food  logging ,"  in KDD '19 Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 2019.
Weiqing Min; Shuqiang Jiang; Linhu Liu; Yong Rui; Ramesh  Jain, A  Survey  on  Food  Computing, arXiv preprint arXiv , 2018.
Jeff  Donahue,  Yangqing  Jia;  Oriol  Vinyals;  Judy Hoffman;  Ning  Zhang;Eric  Tzeng;  Trevor
Darrell;, " A deep convolutional activation feature for generic visual recognition ," in In International conference on machine learning, 2014.
Jason  Yosinski;  Jeff  Clune;  Yoshua  Bengio;  Hod Lipson,  " Howtransferable  are  features  in  deep neural networks ".
Jia Deng ; Wei Dong; Richard Socher; Li-Jia Li;Kai Li; Li Fei-Fei, " Imagenet:A large-scale hierarchical image database ," IEEE Conference, p. 248–255, 2009.
Dixon,  J.  B.  ;,  "The  effect  of  obesity  on  health outcomes Molecular and cellular endocrinology," Molecular  and  cellular  endocrinology,  vol.  316, no. 2, pp. 104-108, 2010.
Lowe,  D.G;,  "Object  Recognition  from  Local ScaleInvariant Features," in In Proceedings of the ICCV’99, Corfu, Greece, 1999.
Amatul  Bushra  Akhi;  Farzana  Akter;  Tania  Khatun, "Recognition  and  Classification  of  Fast  Food Images,"  Global  Journals  Type:  Double  Blind Peer  Reviewed  International  Research  Journal, vol. 18, no. 1, 2018.
A., T. , " Monitoring food intake in europe: a food data bank  based  on  household  budget  surveys," European journal of clinical nutrition, 1992.