[2Yin-A] Poster 3

[2Yin-A-36] Application of deep learning to food palatability evaluation- Analysis based on mastication behavior -

〇Kazuma Shimura¹, Makoto Takemasa¹ (1. Graduate of Tokyo Denki University)

Keywords:

palatability,mastication,3D scanner

おいしさの評価手法である官能評価は食品開発において重要であるが、様々な課題が存在する。官能評価では、同一の香りを継続して嗅ぐことで感度が低下する香りの順応が生じるほか、評価が主観に依存するため、再現性や客観性に課題がある。このため、客観的においしさを評価可能な手法開発が求められている。本研究では、人が感じている感覚を客観的に評価する手法の開発を目的とする。我々は、食事中の顔表面を3Dスキャナで撮影する手法を開発した。本手法により、顔表面の情報のみから、A4ランクおよびA5ランクの牛肉といったわずかな食感の違いも判別可能であることを報告している。本研究ではこの手法を用い、フレーバーの異なる食品を摂取した際の顔表面形状を測定した。得られた測定結果を深層学習により解析し、人が感じている味の強度、香りによる味の増強効果を推定した。その結果、フレーバー強度の違いによって顔表面の動きが変化すること、フレーバーの種類によらず、顔表面の動きのみからフレーバー強度を推定できることが示された。以上より、本手法はフレーバーによる味の変化や、香りによる味の増強効果を客観的に評価可能な手法であると考えられる。