HealthCam
El uso de modelos de aprendizaje automático centrados en detección y prevención de futuras enfermedades debido al exceso el consumo de productos nocivos para la salud adquiere más relevancia, sabiendo que muchos de estos problemas podrían ser prevenidos con información correcta que la mayoría de las...
- Autores:
-
Cervantes Cano, Brandon Jusett
Cantillo Zambrano, David Miguel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9043
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/9043
- Palabra clave:
- Detección de Objetos
Aprendizaje de Máquina
SSDMobilenet
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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HealthCam: Machine Learning Models on Mobile Devices for Unhealthy Packaged Food Detection and Classification |
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El uso de modelos de aprendizaje automático centrados en detección y prevención de futuras enfermedades debido al exceso el consumo de productos nocivos para la salud adquiere más relevancia, sabiendo que muchos de estos problemas podrían ser prevenidos con información correcta que la mayoría de las personas desconocen. Este proyecto muestra el diseño e implementación de una aplicación móvil que permite a las personas visualizar adecuadamente información nutricional, a través de etiquetas virtuales con el uso de cámara del teléfono. Este proyecto se realiza para demostrar que las aplicaciones a través del aprendizaje automático pueden hacer un cambio significativo en los hábitos alimenticios de las personas. También se analiza e implementa como la detección hace uso de la transferencia aprendizaje en modelos móviles optimizados de aprendizaje automático como SSDMobilenet. HealthCam nace como una propuesta para contrarrestar las consecuencias de la desinformación alimenticia de los consumidores. Se trata de una aplicación móvil que implementa realidad aumentada y permitirá al usuario ubicar el producto con su cámara. Se le indicará por medio de un etiquetado virtual si los alimentos son alto en azúcares, sodio o grasa. |
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También se analiza e implementa como la detección hace uso de la transferencia aprendizaje en modelos móviles optimizados de aprendizaje automático como SSDMobilenet. HealthCam nace como una propuesta para contrarrestar las consecuencias de la desinformación alimenticia de los consumidores. Se trata de una aplicación móvil que implementa realidad aumentada y permitirá al usuario ubicar el producto con su cámara. Se le indicará por medio de un etiquetado virtual si los alimentos son alto en azúcares, sodio o grasa.The use of machine learning models focused on the detection and prevention of future diseases due to the excessive consumption of products harmful to health takes on more relevance, knowing that many of these problems could be prevented with correct information that most people are unaware. This project shows the design and implementation of a mobile application that allows people to visualize adequate nutritional information, through virtual labels with the use of the phone camera. This, in order to demonstrate the applications that through machine learning can make a significant change in people's eating habits. As well as detection makes use of transfer learning on optimized mobile models of machine learning as SSDMobilenet. HeathCam is a mobile application which implements augmented reality that will allow the user to locate the product with their camera, and it will be indicated by a virtual labeling(tags) levels of sugar, fat, among other agents that in high amounts can be harmful.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2020Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Detección de ObjetosAprendizaje de MáquinaSSDMobilenetHealthCamHealthCam: Machine Learning Models on Mobile Devices for Unhealthy Packaged Food Detection and Classificationarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9043/6/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD56ORIGINALDiagrama1.jpgDiagrama1.jpgDiagrama de funcionamiento de la Aplicaciónimage/jpeg136057http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9043/1/Diagrama1.jpgc4f79fbd45713dfaffe1f6b7c4ad7d4cMD51Diagrama2.jpgDiagrama2.jpgDiagrama General del Proyectoimage/jpeg444422http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9043/2/Diagrama2.jpg3974c6da88bc692703ff89ac5083affbMD52Diagrama en blanco - Página 2 (3).pngDiagrama en blanco - Página 2 (3).pngProject Diagramimage/png421576http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9043/4/Diagrama%20en%20blanco%20-%20P%c3%a1gina%202%20%283%29.png0ba95342d610275b019d672ef6475586MD54Diagrama en blanco - Página 3.pngDiagrama en blanco - Página 3.pngAPP Diagramimage/png116081http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9043/5/Diagrama%20en%20blanco%20-%20P%c3%a1gina%203.png4bc1fc5835327e0e4816547d22df5312MD5510584/9043oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/90432020-09-30 16:55:34.391Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |