Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida

En los últimos años, muchas aplicaciones tecnológicas han sido implementadas para controlar el incremento en enfermedades producidas por malos hábitos alimenticios como la diabetes y la obesidad. Sin embargo, muchas de estas dependen de la ayuda del usuario para el cálculo de calorías, y en caso de...

Full description

Autores:
Villarreal, Jorge
Tejeda, Jose
Zapata, Fabio
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9406
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9406
Palabra clave:
Estimación de calorías
Redes neuronales convolucionales
Clasificación de alimentos en imágenes
Aprendizaje profundo, Conjunto de datos
Food calorie estimation
Convolutional Neural Network
Food Image Classification
Deep Learning
Dataset
Rights
License
Universidad del Norte
id REPOUNORT2_68807a5e77a63d9a65561a21f2ccd18b
oai_identifier_str oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9406
network_acronym_str REPOUNORT2
network_name_str Repositorio Uninorte
repository_id_str
dc.title.es_ES.fl_str_mv Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida
title Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida
spellingShingle Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida
Estimación de calorías
Redes neuronales convolucionales
Clasificación de alimentos en imágenes
Aprendizaje profundo, Conjunto de datos
Food calorie estimation
Convolutional Neural Network
Food Image Classification
Deep Learning
Dataset
title_short Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida
title_full Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida
title_fullStr Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida
title_full_unstemmed Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida
title_sort Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida
dc.creator.fl_str_mv Villarreal, Jorge
Tejeda, Jose
Zapata, Fabio
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Zurek, Eduardo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Villarreal, Jorge
Tejeda, Jose
Zapata, Fabio
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Estimación de calorías
Redes neuronales convolucionales
Clasificación de alimentos en imágenes
Aprendizaje profundo, Conjunto de datos
topic Estimación de calorías
Redes neuronales convolucionales
Clasificación de alimentos en imágenes
Aprendizaje profundo, Conjunto de datos
Food calorie estimation
Convolutional Neural Network
Food Image Classification
Deep Learning
Dataset
dc.subject.en_US.fl_str_mv Food calorie estimation
Convolutional Neural Network
Food Image Classification
Deep Learning
Dataset
description En los últimos años, muchas aplicaciones tecnológicas han sido implementadas para controlar el incremento en enfermedades producidas por malos hábitos alimenticios como la diabetes y la obesidad. Sin embargo, muchas de estas dependen de la ayuda del usuario para el cálculo de calorías, y en caso de ser automáticas, requieren de datos precargados sobre los pesos y contenido calórico de los alimentos o incluso necesitan múltiples imágenes para su estimación. Adicionalmente, no existe una gran oferta de soluciones tecnológicas que se enfoquen en comidas latinoamericanas. Por lo tanto, en este proyecto se llevó a cabo el desarrollo de un sistema de estimación de calorías en platos de comida latinoamericana basados en la clasificación de los alimentos, utilizando un modelo de deep learning junto a redes neuronales convolucionales logrando una precisión de 71.42%. Para ello se analizaron más de 1000 imagenes de 7 categorías distintas: Carne, Pollo, Arroz, Pasta, Puré de papa, Salmón y Ensalada.
publishDate 2020
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2020-12-17
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-02-02T14:57:17Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-02-02T14:57:17Z
dc.type.es_ES.fl_str_mv article
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10584/9406
url http://hdl.handle.net/10584/9406
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_ES.fl_str_mv Universidad del Norte
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Universidad del Norte
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Barranquilla, Universidad del Norte, 2020
institution Universidad del Norte
bitstream.url.fl_str_mv https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9406/1/conv.jpg
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9406/2/logic%20model.png
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9406/3/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 2dc7efa3ffb6aac23cc6d0fb1caef55e
195459677912ebc73c4521569fe4c3ae
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital de la Universidad del Norte
repository.mail.fl_str_mv mauribe@uninorte.edu.co
_version_ 1812183099058946048
spelling Zurek, EduardoVillarreal, JorgeTejeda, JoseZapata, Fabio2021-02-02T14:57:17Z2021-02-02T14:57:17Z2020-12-17http://hdl.handle.net/10584/9406En los últimos años, muchas aplicaciones tecnológicas han sido implementadas para controlar el incremento en enfermedades producidas por malos hábitos alimenticios como la diabetes y la obesidad. Sin embargo, muchas de estas dependen de la ayuda del usuario para el cálculo de calorías, y en caso de ser automáticas, requieren de datos precargados sobre los pesos y contenido calórico de los alimentos o incluso necesitan múltiples imágenes para su estimación. Adicionalmente, no existe una gran oferta de soluciones tecnológicas que se enfoquen en comidas latinoamericanas. Por lo tanto, en este proyecto se llevó a cabo el desarrollo de un sistema de estimación de calorías en platos de comida latinoamericana basados en la clasificación de los alimentos, utilizando un modelo de deep learning junto a redes neuronales convolucionales logrando una precisión de 71.42%. Para ello se analizaron más de 1000 imagenes de 7 categorías distintas: Carne, Pollo, Arroz, Pasta, Puré de papa, Salmón y Ensalada.In recent years, multiple web and mobile applications have been implemented to control the proliferation of diseases caused by poor eating habits such as diabetes and obesity. However, many of these solutions depend on human intervention to calculate calories, and even if it is automatic, they require preloaded data on the weights and caloric content of the food or even need multiple images for their estimation. In addition, there is not a considerable offer of technological solutions that focus on Latin American foods. Also, there is not an app that can classify categories. Therefore, in this project, we built a dataset to store systematically the images and the design and implementation of system to estimate calories in Latin American food dishes was developed based on the classification of the foods, using a deep learning model with convolutional neural networks achieving a precision of 71.42%. We analyze more than a thousand images with seven categories: Meat, Chicken, Rice, Pasta, Mashed potatoes, Salmon and Salad.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2020Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación de caloríasRedes neuronales convolucionalesClasificación de alimentos en imágenesAprendizaje profundo, Conjunto de datosFood calorie estimationConvolutional Neural NetworkFood Image ClassificationDeep LearningDatasetUtilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comidaarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALconv.jpgconv.jpgModelo de clasificaciónimage/jpeg37873https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9406/1/conv.jpg2dc7efa3ffb6aac23cc6d0fb1caef55eMD51logic model.pnglogic model.pngArquitectura lógica de la soluciónimage/png59794https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9406/2/logic%20model.png195459677912ebc73c4521569fe4c3aeMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9406/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310584/9406oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/94062021-02-02 09:57:17.478Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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

Publicaciones similares