食事の摂取を正確に検出することは、健康管理や慢性病予防において重要です。従来の自己報告方式は記憶バイアスに悩まされ、カメラを用いた手法はプライバシー懸念を引き起こします。また、既存のウェアラブル技術はハンバーガーやピザといった限られた食材に焦点を当てており、中国料理の多様性をカバーしていません。これに対処するため、本研究では、スマートウォッチの手の動きとスマートグラスの頭の動きを統合したシステム「CuisineSense」を提案します。このシステムは、食事中の動作を分析し、食事状態の特定と食材認識を行います。評価のために、11の食材カテゴリと10人の参加者からなる27.5時間のIMU記録データセットを構築し、実験では高い精度を達成しました。これにより、目立たずに食事を把握するウェアラブルな食事追跡方法が実現します。