.

## PENGENALAN OBJEK MAKANAN CEPAT SAJI PADA VIDEO DAN REAL TIME WEBCAM MENGGUNAKAN METODE YOU

## LOOK ONLY ONCE (YOLO)
1 Oktaviani Ella Karlina, 2 Dina Indarti
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 oek40506@gmail.com, 2 dina_indarti@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Makanan  cepat  saji  banyak  diminati  masyarakat  di  Indonesia  saat  ini.  Makanan  cepat saji  mengandung  lemak  dan  kalori  yang  tinggi  tetapi  kurang  mengandung  gizi  yang  sangat dibutuhkan  tubuh  sehingga  dapat  menimbulkan  berbagai  penyakit.  Salah  satu  cara  untuk mengontrol konsumsi makanan cepat saji yaitu penggunaan metode pengenalan objek makanan cepat  saji  dari  video  dan  real  time  webcam. Metode  yang  dapat  digunakan untuk  pengenalan objek  pada  citra  makanan  cepat  saji  adalah  deep  learning.  You  Look  Only  Once  (YOLO) merupakan  salah  satu  model  deep  learning  yang  dapat  digunakan  untuk  pengenalan  objek. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  pengenalan  objek  pada  citra  makanan  cepat  saji  menggunakan YOLO.  Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu  pengumpulan  data,  pra-proses  data, konfigurasi  jaringan  YOLO,  pelatihan  model  YOLO  dan  pengujian.  Jumlah  data  citra  yang digunakan dalam pelatihan yaitu 468 citra yang terdiri dari tiga jenis makanan cepat saji. Nilai avg  loss  pada  model  akhir  yang  dibangun  dengan  YOLO  yaitu  4.6%  dan  nilai  validasi  mAP 100%. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan video dan real time webcam, objek pada citra makanan cepat saji berhasil dikenali dengan akurasi 63% sampai 100%.
Kata Kunci: Deep learning, makanan cepat saji, pengenalan objek, You Only Look Once

## Abstract
Fast  food  is  much  in  demand  by  people  in  Indonesia today.  Fast  food  contains  high  fat and  calories  but  lacks  nutrients  that  are  needed  by  the  body  so  that  it  can  cause  various diseases.  One  way  to  control  fast  food  consumption  is  the  use  of  fast  food  object  recognition methods from video and real time webcam. The method that can be used for object recognition in fast food images is deep learning. You Look Only Once (YOLO) is a deep learning model that can be used for object recognition. This study aims to recognize objects in the image of fast food using  YOLO.  This  research  consists  of  several  stages,  namely  data  collection,  data preprocessing, YOLO network configuration, YOLO model training and testing. The amount of image data used in the training is 468 images consisting of three types of fast food. The avg loss value in the final model built with YOLO is 4.6% and the mAP validation value is 100%. Based on the results of tests conducted using video and real time webcam, objects in the image of fast food have been detected properly.
Keywords: Deep learning, fast food, object recognition, You Only Look Once

## PENDAHULUAN
Manusia  memiliki  kebutuhan  paling mendasar  yang  merupakan  prioritas  diban-
dingkan  kebutuhan  lainnya  yaitu  kebutuhan fisiologis.  Kebutuhan  fisiologis  merupakan kebutuhan  yang  harus  terpenuhi  sehingga manusia  dapat  bertahan  hidup.  Salah  satu
kebutuhan  fisiologis  yaitu  makanan  atau pangan  [1].  Definisi  pangan  menurut  Badan Pengawas  Obat  dan  Makanan  Republik Indonesia  (BPOM  RI)  adalah  segala  sesuatu yang  berasal  dari  sumber  hayati  baik  yang diolah  maupun  tidak  diolah  yang  digunakan untuk konsumsi manusia [2].
Indonesia  dengan  jumlah  penduduk mencapai 261,9 juta pada tahun 2017 menjadi negara  tujuan  pemasaran  produk  pangan  atau makanan  dari  berbagai  negara  [3].  Berbagai produk makanan masuk ke Indonesia sehingga  terdapat  banyak  alternatif  pilihan makanan  mulai  dari  jenis,  harga,  maupun kualitas  makanan  yang  beraneka  ragam. Pengaruh masuknya berbagai produk makanan  dari  berbagai  negara  berdampak pada pergeseran  konsep  makanan  masyarakat di  Indonesia.  Salah  satu  bentuk  pergeseran konsep  makanan  di  Indonesia  yaitu  adanya makanan  cepat  saji  ( fast  food )  dalam  pilihan konsumsi masyarakat di Indonesia [4].
Makanan  cepat  saji  merupakan  ma- kanan  yang  dapat  dikonsumsi  dalam  waktu seminimal  mungkin  [5].  Makanan  cepat  saji sangat  mudah  ditemui  dan  hampir  semua masyarakat  pernah  mengkonsumsi.  Para  ahli gizi  dan  dokter  mengatakan  bahwa  makanan cepat saji mengandung lemak dan kalori yang tinggi  tetapi  kurang  mengandung  gizi  yang sangat dibutuhkan tubuh. Oleh karena itu, jika terlalu  sering  mengkonsumsi  makanan  cepat saji  dapat  membahayakan  kesehatan  tubuh [6]. Banyak  jenis  makanan  cepat  saji  yang diminati  masyarakat  di  Indonesia  antara  lain
pizza, hamburger , dan hotdog . Salah satu cara untuk  mengontrol  konsumsi  makanan  cepat saji  diperlukan  suatu  metode  pengenalan objek  makanan  cepat  saji  dari  video  dan realtime webcam.
Pengenalan objek merupakan salah satu permasalahan  dalam computer  vision yang berhubungan  dengan  pengenalan  suatu  objek dalam  citra  dan  video  digital  [7]. Computer vision merupakan  salah  satu  cabang  dari kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence ) yang difokuskan pada pengembangan algoritma  untuk  menganalisis  informasi  dari suatu  citra  ke  dalam  bentuk  informasi  yang sebenarnya  di  dunia  nyata.  Saat  ini deep learning banyak  digunakan  pada  penelitian mengenai computer  vision .  Terdapat  dua pendekatan  dalam  pengenalan  objek  meng- gunakan deep  learning yaitu  pendekatan berdasarkan region proposal atau metode dua tahap  dan  pendekatan  berdasarkan  metode regresi  atau  metode  satu  tahap.  Metode pengenalan  objek  yang  menggunakan  dua tahap  antara  lain region-based  convolutional neural  networks (R-CNN)  [8], Spatial Pyramid Pooling Network (SPP-Net) [9], Fast R-CNN  [10],  and Faster R-CNN  [11].
Metode  tersebut  menggunakan  dua  tahap karena  mengklasifikasikan  ulang  dengan menerapkan model ke citra di beberapa lokasi dan  skala  lalu  memberi  nilai  pada  citra sebagai  bahan  evaluasi  untuk  pengenalan objek.  Metode  pengenalan  objek  dalam  satu tahap  tanpa  melakukan  klasifikasi  ulang sehingga  menjadi  lebih  cepat  yaitu You  Only
Look  Once (YOLO)  [12],  modifikasi  YOLO (YOLOv2)  [13],  dan  YOLO-LITE  [14]. YOLO  menerapkan neural  network pada sebuah  citra,  kemudian  membagi  citra menjadi  daerah  dan  memprediksi bounding box serta  probabilitas  untuk  masing-masing daerah.  Probabilitas  untuk  setiap bounding box kemudian  dihitung  untuk  mengkla- sifikasikan  sebagai  objek  atau  bukan.  YOLO dapat  melakukan  pengenalan  objek  secara real-time dengan  kecepatan  45 frame  per second [12]. YOLO-LITE merupakan pengembangan  dari  YOLO  yang  dapat dijalankan  pada  komputer portable seperti laptop  atau cellphone dengan  keterbatasan
Graphics Processing Unit (GPU) [14].
Beberapa  penelitian  pengenalan  objek menggunakan  YOLO  telah  dilakukan.  Pene- litian yang dilakukan oleh Zhang, Huang, Jin, dan  Li  membahas  mengenai  algoritma pengenalan rambu lalu  lintas secara real-time menggunakan  modifikasi  YOLO. Hasil pene- litian  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode modifikasi YOLOv2 dapat mendeteksi rambu lalu  lintas  dengan  lebih  cepat  dan  lebih  baik [15].  Liu,  Chen,  Li,  dan  Hu  melakukan penelitian  mengenai  metode  pendeteksian citra pejalan kaki berdasarkan pada YOLOv2. Hasil penelitian tersebut  menunjukkan bahwa metode  YOLOv2  memiliki  akurasi  dan kecepatan yang baik  dalam  mendeteksi  objek
pada  citra  pejalan  kaki  [16].  Hasil  penelitian yang  dilakukan  oleh  Jupiyandi,  Saniputra, Pratama, Dharmawan, dan Cholissodin menunjukkan  bahwa  algoritma  modifikasi YOLO  dapat  mendeteksi  jumlah  mobil dengan  tepat  sehingga  dapat  mengetahui jumlah-  tempat  parkir  mobil  yang  masih tersedia [17].
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini membahas  mengenai  pengenalan  objek  pada citra  makanan  cepat  saji  menggunakan You Only  Look  Once (YOLO).  Model  YOLO yang  diperoleh  selanjutnya  digunakan  untuk mengenali  objek  dari  video  dan real-time webcam .

## METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan penelitian secara umum  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Berdasarkan  Gambar  1,  penelitian  dimulai dengan  pengumpulan  data  citra  lalu  pra- proses  data  citra  yang  terdiri  dari  pelabelan dan  perubahan  ukuran  citra.  Kemudian dilakukan  konfigurasi  jaringan  YOLO  sesuai dengan  data  citra  dan  dilatih  sehingga  model baru  YOLO  terbentuk.  Tahapan  terakhir penelitian  yaitu  melakukan  pengujian  model menggunakan  data  video  dan real-time webcam .
Gambar 1. Skema Penelitian

## Pengumpulan Data Citra
Citra  makanan  cepat  saji  yang  digu- nakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari dataset pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Matsuda,  Hoashi,  dan  Yanai [18].  Jumlah citra  sebagai dataset adalah  468  citra  dengan format jpg,  yang  terdiri  dari  tiga  jenis makanan  yaitu hamburger berjumlah  233 citra, pizza berjumlah  133  citra  dan hot  dog berjumlah 102 citra.

## Pra-proses Data Citra
Selanjutnya  dilakukan  Pra-proses  data yang  terdiri  dari  pelabelan  dan  perubahan ukuran citra. Pelabelan citra merupakan tahap awal  dimana  setiap  citra  pada dataset diberikan label dengan tujuan untuk menyimpan  informasi  citra.  Proses  label dilakukan dengan cara memberikan bounding box beserta  nama  kelas  pada  setiap  objek citra. Selanjutnya dilakukan perubahan ukuran  citra  untuk  meningkatkan  performa model YOLO dalam pengenalan objek.

## Konfigurasi Jaringan YOLO
Konfigurasi jaringan diperlukan sebagai  jaringan  model  untuk  memuat  data yang  akan  dilatih. Batch atau  iterasi  yang digunakan  yaitu  64  yang  berarti  setiap  iterasi memuat 64 citra. Subdivision yaitu 8 sehingga proses  pemodelan  membagi batch menjadi  8 bagian.  Oleh  karena  itu,  terdapat  64/8  =  8 citra  per minibatch yang  dikirim  ke  GPU untuk  diproses  dan  diulang  sebanyak  8  kali hingga  selesai.  Pada  iterasi  selanjutnya dimulai dengan 64 citra baru.

## Pelatihan Model YOLO
Model  YOLO  yang  digunakan  pada penelitian  ini  memiliki  jaringan  saraf  yang terdiri dari lapisan konvolusi dengan kernel 3 ×  3  dan  lapisan max-pooling dengan  2  ×  2 kernel seperti terlihat pada Gambar 2. Lapisan konvolusional  terakhir  memiliki  1  ×  1  kernel digunakan untuk  mengecilkan  data ke bentuk 13  ×  13  ×  40.  13×13  adalah  ukuran grid ,  40 didapat  dari  penjumlahan  rumus filter .

## Gambar 2. Model YOLO

## Pengujian Model YOLO
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  cara yaitu  video  dan real-time menggunakan webcam laptop.  Video  didapat  dari  situs youtube menggunakan  kata  kunci  makanan hamburger,  pizza ,  dan hot  dog. Pengujian dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi objek  dengan  model  baru  yang  sudah  dilatih sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pelatihan
Proses  pelatihan  dilakukan  sebanyak 16.600  iterasi  yang  menghasilkan  sebuah model  baru.  Model  akhir  yang  dibangun memiliki nilai avg loss 4.6% dan nilai validasi
mAP ( mean Average Precision ) 100% seperti terlihat  pada  Gambar  3.  Nilai  mAP  100% menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  penge- nalan  objek  pada  citra  makanan  cepat  saji menggunakan  model  YOLO  yang  telah dilatih sebesar 100%.

## Hasil Pengujian Pada Video
Salah satu hasil pengujian pada sebuah video  dengan  objek pizza dapat  dilihat  pada Gambar  4.  Berdasarkan  Gambar  4,  akurasi pengenalan  objek pizza pada  video  sebesar 99%.  Pengenalan  objek  pada  video  dapat memberikan  hasil  akurasi  yang  berbeda-beda pada  saat  objek  yang  dikenali  berpindah posisi.
Gambar 3. Nilai Avg Loss dan mAP Hasil Pelatihan
Gambar 4. Hasil Pengenalan Objek Pizza Pada Video
Pengujian  model  YOLO  dalam  penge- nalan  objek hamburger , hotdog dan pizza pada  video  dilakukan  dengan  menghitung akurasi frame  per  second .  Video  secara keseluruhan memiliki durasi 11 menit 7 detik. Hasil pengujian frame per second pada video dengan  objek hamburger dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Berdasarkan Tabel 1, objek hamburger dapat  dikenali  dengan  akurasi  antara  80% sampai  91%.  Hasil  pengujian  untuk  objek hotdog pada video dapat dilihat pada Tabel 2.
Objek hotdog dapat  dikenali  dengan akurasi  antara  81%  sampai  96%  seperti  yang dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Hasil  pengujian untuk  objek pizza pada  video  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan Tabel 3, objek pizza dapat dikenali  dengan  akurasi  antara  81%  sampai 100%.  Hasil  pengujian  menggunakan  sebuah video  yang  terdapat  tiga  objek  yaitu hamburger,  hotdog,  dan  pizza  menunjukkan bahwa  model  YOLO  dapat  mengenali  ketiga objek dengan baik.
Tabel 1. Hasil Pengujian Pengenalan Objek Hamburger Pada Video
Waktu (menit:detik)  Akurasi 00:00 – 00:03 83% 00:03 – 00:06 89% 00:07 – 00:08 83% 00:09 – 00:11 88% 00:12 – 00:13 82% 00:14 – 00:16 88% 00:17 – 00:18 82% 00:19 – 00:21 84% 00:22 – 00:23 81% 00:24 – 01:01 83% 01:02 – 01:03 80% 01:04 – 01:05 91%
Tabel 2. Hasil Pengujian Pengenalan Objek Hotdog Pada Video Waktu (menit:detik) Akurasi Waktu (menit:detik) Akurasi 01:06 – 01:08 85% 03:14 – 03:16 93% 01:09 – 01:13 83% 03:17 – 03:18 94% 01:14 – 01:16 81% 03:19 – 03:21 90% 01:17 – 01:18 86% 03:22 – 03:23 92% 01:19 – 01:21 83% 03:24 – 04:01 90% 01:22 – 01:23 80% 04:02 – 04:06 87% 01:24 – 02:01 87% 04:07 – 04:08 91% 02:02 – 02:03 88% 04:09 – 04:11 94% 02:02 – 02:06 87% 04:12 – 04:13 96% 02:07 – 02:08 85% 04:14 –04:16 95% 02:09 – 02:11 88% 04:17 – 04:18 94% 02:12 – 02:13 87% 04:19 – 04:21 96% 02:14 – 02:16 86% 04:22 – 05:03 95% 02:17 – 02:18 89% 05:04 – 05:08 94% 02:19 – 02:21 87% 05:09 – 05:11 93% 02:22 – 02:23 93% 05:12 – 05:16 94% 02:24 – 03:01 92% 05:17 – 05:18 81% 03:02 – 03:03 94% 05:19 – 05:21 84% 03:04 – 03:06 91% 05:22 – 05:23 91% 03:07 – 03:08 90% 05:24 – 06:00 87% 03:09 – 03:13 92% Tabel 3. Hasil Pengujian Pengenalan Objek Hamburger Pada Video Waktu (menit:detik) Akurasi Waktu (menit:detik) Akurasi 06:01 – 06:02 90% 09:10 – 09:12 96% 06:02 – 06:09 97% 09:13 – 09:14 99% 06:10 – 06:12 98% 09:15 – 09:17 100% 06:13 – 06:14 96% 09:18 – 09:19 99% 06:15 – 06:17 97% 09:20 – 09:22 97% 06:18 – 07:02 98% 09:23 – 10:02 91% 07:03 – 07:12 99% 10:03 – 10:04 92% 07:13 – 07:17 100% 10:05 – 10:07 83% 07:18 – 07:24 99% 10:08 – 10:09 86% 08:00 – 08:12 100% 10:10 – 10:12 82% 08:13 – 08:19 99% 10:13 – 10:14 88% 08:20 – 08:22 89% 10:15 – 10:22 95% 08:23 – 09:04 99% 10:23 – 10:24 85% 09:05 – 09:07 100% 11:00 – 11:02 87% 09:08 – 09:09 84% 11:03 – 11:07 81%
Hasil Pengujian Secara Real Time
Menggunakan Webcam
Pengujian  model  YOLO  mengenali objek  yaitu hamburger ,  pizza  dan hotdog
menggunakan webcam dapat  dilihat  pada Gambar 5. Akurasi pengenalan objek hamburger  sebesar    87%,    79%  untuk  objek hotdog dan 63% untuk objek pizza.
Gambar 5. Hasil Pengenalan Objek Hamburger , Pizza , dan Hotdog Menggunakan Webcam

## KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi algoritma You Look Only Once (YOLO)  dalam  pengenalan  objek makanan  cepat  saji  memiliki  akurasi  validasi mAP  sebesar  100%  dan avg loss sebesar 4.6%.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan bahwa  implementasi deep  learning meng- gunakan  YOLO  mampu  melakukan  penge- nalan  objek  pada  citra  makanan  cepat  saji dengan  baik.  Hasil  dari  pengujian  model dalam  pengenalan  objek  tiga  jenis  makanan cepat  saji  menggunakan  video  dan real  time webcam memiliki akurasi 63% sampai 100%.
Pengenalan  objek  memberikan  hasil  akurasi yang  berbeda-beda  pada  saat  objek  yang dikenali berpindah posisi.
Pada  penelitian  lebih  lanjut  dapat menambahkan  jumlah  citra  dalam  tahap pelatihan  sehingga  saat  objek  berpindah posisi,  pengenalan  objek  bisa  lebih  cepat  dan akurat.  Selain  itu,  spesifikasi  komputer diharapkan  memiliki  kapasitas  RAM  dan kecepatan  GPU  yang  tinggi  sehingga  mampu mengurangi waktu dalam pelatihan model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  S.  Kasiati  dan  N.  W.  D. Rosmalawati, Kebutuhan dasar manusia I . Jakarta: Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 2016.
[2] Badan  Pengawas  Obat  dan  Makanan Republik  Indonesia, Peraturan  Kepala Badan  Pengawas  Obat  dan  Makanan Republik  Indonesia  Nomor  1  Tahun 2017  Tentang  Pengawasan  Pangan Olahan Organik . Jakarta: Badan Pengawas Obat dan Makanan Republik Indonesia, 2017.
[3] Biro Pusat Statistik, Statistik Indonesia,
Statistical  Yearbook  of  Indonesia.
Jakarta: Biro Pusat Statistik, 2018.
[4] Sudiyarto,  “Daya  saing  ketahanan pangan melalui identifikasi sikap kepercayaan konsumen remaja
terhadap  produk  makanan  cepat  saji ( fast food ) dan makanan lokal (tradisional)”, Jurnal  Riset  Ekonomi dan  Bisnis ,  vol.  9,  no.  2,  hal.  91  –  97,
2009.
[5] F. Hayati, “Faktor-faktor yang berhubungan  dengan  konsumsi fast
food waralaba  modern  dan  tradisional pada  remaja  siswa  SMU  Negeri  di
Jakarta Selatan”, Skripsi, Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2000.
[6] J.  Young-seon, Why?  Food  and nutrition .  Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo, 2010.
[7] R.  Munir, Pengolahan  citra  digital . Bandung: Informatika, 2007.
[8] R.  Girshick,  J.  Donahue,  T.  Darrell, dan  J.  Malik,  “Rich  feature  hierarchies for  accurate  object  detection  and semantic segmentation”,
dalam
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014, hal. 580 – 587.
[9] K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  dan  J.  Sun,
“Spatial  pyramid  pooling  in  deep convolutional  networks  for  visual recognition”, IEEE  Transactions  on Pattern Analysis and Machine
Intelligence , vol. 37, no. 9, hal. 1904 – 1916, 2015.
[10] R.  Girshick,  “Fast  R-CNN”,  dalam
Proceedings  of  the  IEEE  International Conference on Computer Vision, 2015, hal. 1440 – 1448.
[11] S. Ren, K. He, R. Girshick, dan J. Sun,
“Faster  R-CNN:  Towards  real-time object  detection  with  region  proposal networks”, IEEE  Transactions  on
Pattern Analysis and Machine
Intelligence , vol. 39, no. 6, hal. 1137 – 1149, 2017.
[12] J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick, dan  A.  Farhadi,  “You  only  look  once: Unified,  real-time  object  detection”, dalam  Proceedings  of  the  2016  IEEE Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recognition (CVPR), 2016, hal. 779 – 788.
[13] J. Redmon dan A. Farhadi, “YOLO9000:  Better,  faster,  stronger”, dalam  Proceedings  of  the  2017  IEEE Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recognition (CVPR), 2016, hal 6517 – 6525.
[14] R.  Huang,  J.  Pedoeem,  dan  C.  Chen, “YOLO-LITE:  A  real-time  object detection algorithm optimized for Non- GPU  computers”,  dalam  Proceedings of  the  IEEE  International  Conference on Big Data, 2018, hal. 2503 – 2510.
[15] J. Zhang, M. Huang, X. Jin, dan A. Li, “A  real-time  Chinese  traffic  sign detection  algorithm  based  on  modified YOLOv2”, Algorithms ,  vol.  10,  no.  4,
127, 2017.
[16] Z. Liu, Z. Chen, Z. Li, dan W. Hu, “An efficient  pedestrian  detection  method based  on  YOLOv2”, Mathematical
Problems  in  Engineering ,  vol.  2018,
2018.
[17] S.  Jupiyandi,  F.  R.  Saniputra,  Y.
Pratama,  M.  R.  Dharmawan,  dan  I. Cholissodin,  “Pengembangan  deteksi citra  mobil  untuk  mengetahui  jumlah
tempat  parkir  menggunakan  CUDA dan modified YOLO”, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer  (JTIIK) ,  vol.  6,  no.  4,  hal. 413 – 419, 2019 .
[18] Y.  Matsuda,  H.  Hoashi,  dan  K.  Yanai, “Recognition  of  multiple-food  images by  detecting  candidate  regions”,  dalam Proceedings  of  the  IEEE  International Conference  on  Multimedia  and  Expo (ICME), 2012, hal. 25 – 30.