Hogyan becsüli meg az AI a kalóriát egy fotóból?
A fotó alapján történő kalóriaszámlálás három lépésből áll, és a modern AI-modellek ezeket egyszerre végzik el.
- Felismerés. A modell megnézi a képet, és megnevezi, amit lát: rizs, lazac, avokádó, tükörtojás. Ebben a legjobb az AI, mert rengeteg ételfotóból tanult.
- Adagbecslés. Ezután megbecsüli, mennyi van az egyes ételekből, általában grammban. Vizuális támpontokat használ, például a tányér méretét, a mellette lévő villát vagy a rizskupac magasságát.
- Tápérték. Végül minden mennyiséget kalóriára, fehérjére, szénhidrátra és zsírra vált át, a tipikus tápértékekről szerzett tudása alapján.
Minden lépésnél becsúszhat hiba, és ezek összeadódnak. Ha a modell helyesen nevezi meg az ételt, de 150 g tésztát becsül a valódi 250 g helyett, a kalória kb. 40%-kal alacsonyabb lesz, akármilyen jó volt a felismerés.
Hol nehéz a fotó alapján becsülni?
Adagméret. A fotó lapos, ezért a mélységet nehéz megítélni. Egy mély és egy lapos tál rizs felülről hasonlónak tűnhet. Az általános célú AI-modelleket vizsgáló kutatás szerint minél nagyobb volt az adag, annál jobban alábecsülték.
Olaj, vaj és öntetek. A főzéshez használt zsiradék többnyire láthatatlan, és sok kalóriát tartalmaz. Egy evőkanál olívaolajban kb. 119 kcal, egy evőkanál vajban kb. 102 kcal van (USDA). A Sydney-i Egyetem kutatói szerint az, hogy a főzés közben hozzáadott összetevőket nem lehet felismerni, „a recognised limitation of current food image recognition technology”, vagyis a mai ételkép-felismerő technológia ismert korlátja.
Vegyes ételek és szószok. A curryk, raguk, rakott ételek és rétegzett tálak elrejtik, mi van bennük. Ugyanebben a vizsgálatban az olyan ételek energiabecslése, mint a bibimbap, a marhahúsos pho vagy a tojás pirítóssal, appról appra nagyon eltért: egyes appok jóval többet, mások jóval kevesebbet becsültek.
Italok. Egy pohár tejes tea vagy egy latte nem mutatja meg, mennyi cukor vagy milyen tej van benne. A sydney-i vizsgálatban az appok akár 76%-kal is alábecsülték a gyöngyös tejes tea (bubble tea) energiatartalmát.
Kevésbé ismert ételek. A sydney-i csapat azt találta, hogy az appok gyakran nem tudták szétválasztani az ázsiai ételek, például a marhahúsos pho és a gyöngyös tejes tea összetevőit, és több AI-tanítást sürgettek a „mixed dishes and culturally diverse foods”, vagyis a vegyes és kulturálisan sokféle ételek terén.
Mit mondanak a kutatások?
Ezek lektorált tanulmányok, amelyeket magad is elolvashatsz. Mindegyik más appokat vagy modelleket vizsgált, eltérő körülmények között, ezért a számok közvetlenül nem hasonlíthatók össze.
Sydney-i Egyetem, 2024. A kutatók 18 táplálkozási appot vizsgáltak, közülük 7-et fotós AI-felismeréssel; az eredményeket a Nutrients folyóiratban publikálták. A két legjobb app a tesztfotókon szereplő ételösszetevők 97%-át, illetve 92%-át azonosította helyesen. A szerzők mégis arra jutottak, hogy „automatic energy estimations from AI-enabled food image recognition were inaccurate”, vagyis az AI-alapú ételkép-felismerés automatikus energiabecslései pontatlanok voltak, különösen a vegyes ételeknél. A tesztfotók jó fényben, egységes szögből készültek, így a hétköznapi fotók rosszabbul teljesíthetnek.
ChatGPT és ételfotók, 2025. Egy Nutrients-tanulmányban a ChatGPT-4-nek 114 étkezés fotóját mutatták meg. Az ételeket az esetek 93%-ában azonosította helyesen. Az étkezés tömegére adott becslése a kis adagoknál jól, a közepes és nagy adagoknál gyengén egyezett a valósággal, és 11 tápanyagot alábecsült.
Három AI-modell összevetése, 2025. A Current Developments in Nutrition folyóiratban megjelent tanulmány a ChatGPT-4o, a Claude 3.5 Sonnet és a Gemini 1.5 Pro modellt tesztelte 52 standardizált ételfotón. A ChatGPT és a Claude átlagos energiahibája kb. 36% volt, a Gemini 1.5 Pro hibái nagyobbak voltak. Mindhárom modell annál jobban alábecsült, minél nagyobb volt az adag. A CaloriePix újabb Google Gemini-modelleket használ, amelyeket ez a vizsgálat nem tesztelt.
A kézi naplózás sem pontos. Ugyanabban a sydney-i vizsgálatban a 16 kézi ételnaplózást kínáló app egy napnyi nyugati étkezést átlagosan kb. 250 kcal-val (1 040 kJ) túlbecsült, egy napnyi ázsiai étkezést pedig kb. 360 kcal-val (1 520 kJ) alábecsült. Egy 2019-es, 59 vizsgálatot összesítő szisztematikus áttekintés a saját bevalláson alapuló ételbevitelt egy precíz laboratóriumi módszerrel (kettősen jelölt víz) vetette össze, és azt találta, hogy a legtöbb vizsgálatban jelentős volt az alulbevallás. A fotós becslés és a kézzel begépelt napló is hibával jár. A legtöbbet a következetes naplózás segít, és az, ha kijavítod azokat a részeket, amelyekről tudod, hogy nem stimmelnek.
Hogyan kezeli ezt a CaloriePix?
Mivel a nehéz részek az adagok és a rejtett összetevők, a CaloriePix úgy készült, hogy ezeket gyorsan javíthasd.
- Szerkeszthető tétellista. A szkennelés minden ételt külön ad vissza, a becsült mennyiséggel, kalóriával, fehérjével, szénhidráttal és zsírral. Koppints bármelyik tételre, és módosítsd a mennyiségét vagy a mértékegységét, vagy javítsd a tápértékét, akár nullára is, ha az AI olyat adott hozzá, ami nincs ott. Az étkezést át is nevezheted, vagy az egészet arányosan nagyobbra vagy kisebbre veheted.
- Mit feltételezett a becslés. Az áttekintő képernyőn megjegyzések mutatják, milyen feltételezéseken alapul a becslés, így elfogadás előtt látod, mit vett adottnak.
- A csomagolás saját számai. A vonalkód beszkennelésekor az app az Open Food Facts adatbázisában keresi meg a terméket, a tápértékcímke szkennelésekor pedig a csomagolásról olvassa le az értékeket.
- Szavak, ha a fotó nem mutatja. Írd le vagy mondd el az étkezést mennyiségekkel, például „2 evőkanál pesto” vagy „egy nagy zabtejes latte”. Ételekre név szerint is kereshetsz az USDA FoodData Central adatbázisában.
Amikor egy fotót vagy leírást elemeztetsz, az a Google Gemini API-hoz kerül, hogy visszaküldje a becslést. Maga a naplód a telefonodon marad. A becslés mindennapi követésre szolgál, nem orvosi tanács.
Tippek a jobb becsléshez
Legyen jó a fény, és a teljes tányér legyen a képenAz árnyékok és a levágott szélek elrejtik az ételt.
Legyen a képen a tányér és egy villa vagy kanálEzek méretarányt adnak, ami segít az adag becslésében.
Egy fotón egy tányérA közös tálakat és a zsúfolt asztalokat nehezebb szétbontani.
Add hozzá, amit a kamera nem látA sütőolajat, a vajat, az önteteket és a szószokat naplózd külön tételként, vagy írd le szavakkal az étkezést, és említsd meg őket.
Ellenőrizd a nagy adagokatNagyobb adagnál a becslés általában alacsonyabbra jön ki, ezért egy nagy tál tésztát vagy rizst nézz meg kétszer.
Csomagolt ételnél használd a vonalkódot vagy a címkétA csomagoláson lévő érték minden becslésnél jobb.
Írd le az italokatAdd meg a méretet, a tej fajtáját, és hogy édesített-e.
Néha mérd leHa néhány gyakori ételt egyszer lemérsz, megtanulod, hogy néz ki 100 g, és gyorsabban javítasz.
Gyakori kérdések
Pontos az AI-alapú kalóriaszámlálás?
Az ételek megnevezésében általában jó, a mennyiségeknél, a rejtett zsiradékoknál és a vegyes ételeknél kevésbé megbízható. Az appokat és AI-modelleket vizsgáló tanulmányok jelentős kalóriahibákat találtak, nagyobb adagoknál gyakran alábecslést. A becslést használd kiindulópontként, és javítsd.
Mennyire pontos a Cal AI?
A Cal AI saját GYIK-je szerint „about 80% accurate”, vagyis kb. 80%-ban pontos (2026. október 9-i állapot). Mi magunk nem teszteltük a Cal AI-t, és nem találtunk olyan független vizsgálatot, amely mérte volna. Az ezen az oldalon leírt korlátok általában érvényesek a fotóalapú becslésekre.
Számolhatok ingyen kalóriát fotó alapján?
Egyes általános AI-chatbotok megbecsülik a kalóriát egy fotóból. A CaloriePix androidos appjában van ingyenes csomag 3 AI-elemzéssel; ezután, és iPhone-on, az AI-funkciók az előfizetés részei, amely az éves csomagnál 7 napos ingyenes próbaidőszakkal indul.
Pontosabb a fotó, mint a kézi naplózás?
Nem automatikusan. A kézi naplózás lehet pontos, ha lemérod az ételt és a megfelelő tételeket választod, a kutatások szerint azonban az emberek kevesebbet vallanak be, mint amennyit esznek. A fotó gyorsabb, így könnyebb lehet minden étkezést naplózni, az eredményt pedig ugyanúgy javíthatod.
Miért nem veszi észre az AI a sütőolajat?
Az olaj beszívódik az ételbe vagy alatta marad, így a kamera nem látja, mennyit használtál. Add hozzá magad: 1 evőkanál olívaolaj kb. 119 kcal.
Mi történik az ételfotóimmal?
Amikor a CaloriePix appal elemeztetsz egy fotót, az a Google Gemini API-hoz kerül, hogy visszaküldje a becslést. A CaloriePix adatvédelmi szabályzata leírja, hogy a Google visszaélések figyelése céljából legfeljebb 55 napig megőrizheti a kéréseket és a válaszokat. A naplód, a mentett ételfotókkal együtt, a telefonodon marad.
Források
- Li X, Yin A, Choi HY, Chan V, Allman-Farinelli M, Chen J. Evaluating the Quality and Comparative Validity of Manual Food Logging and Artificial Intelligence-Enabled Food Image Recognition in Apps for Nutrition Care. Nutrients. 2024;16(15):2573. doi:10.3390/nu16152573. A Sydney-i Egyetem sajtóközleménye: AI food tracking apps need improvement to address accuracy, cultural diversity (2024. augusztus 29.)
- O'Hara C, Kent G, Flynn AC, Gibney ER, Timon CM. An Evaluation of ChatGPT for Nutrient Content Estimation from Meal Photographs. Nutrients. 2025;17(4):607. doi:10.3390/nu17040607
- Fridolfsson J, Sjöberg E, Thiwång M, Pettersson S. Performance Evaluation of 3 Large Language Models for Nutritional Content Estimation from Food Images. Current Developments in Nutrition. 2025;9(10):107556. doi:10.1016/j.cdnut.2025.107556
- Burrows TL, Ho YY, Rollo ME, Collins CE. Validity of Dietary Assessment Methods When Compared to the Method of Doubly Labeled Water: A Systematic Review in Adults. Frontiers in Endocrinology. 2019;10:850. doi:10.3389/fendo.2019.00850
- Dalakleidi KV, Papadelli M, Kapolos I, Papadimitriou K. Applying Image-Based Food-Recognition Systems on Dietary Assessment: A Systematic Review. Advances in Nutrition. 2022;13(6):2590–2619. doi:10.1093/advances/nmac078
- U.S. Department of Agriculture, FoodData Central: olívaolaj (171413), vaj, sótlan (173430)
- A Cal AI GYIK-je: www.calai.app/faq (ellenőrizve: 2026. október 9.)
- A CaloriePix adatvédelmi szabályzata: shape-up-me-privacy-policy.vercel.app
Fotózd le, ellenőrizd, és nézd, ahogy összeáll a napod.
