一回の食事中で外見および摂食動作は変化が小さいので，本研究は初回の摂食動作のみから教師データを作成し，特化型の認識器を構築することにより，認識モデルのパラメータを削減し，少数のデータからでも学習を可能にする． 提案手法では手と頭の見えと位置関係を教師データとして利用し摂食状態を認識する． 実験では，複数の被験者の食事映像に対して摂食判定を行い，箸を用いた摂食動作の約85%の判定ができた． 摂食判定の結果に基づいて要約された映像の長さが，元の映像の約10%に短縮された． 要約された映像を閲覧することで，食事動作の癖や習慣等の振り返りが容易になることが示唆された．