Desarrollo de un aplicativo Móvil R-FOOD que sirva como herramienta de reconocimiento de alimentos en una imagen mediante el uso de redes neuronales.
En las últimas décadas se ha fortalecido un nuevo campo dentro de las ciencias de la computación enfocado a la solución de problemas relacionados con el mundo real. De aquello se ha robustecido las aplicaciones de las Convolutional Neuronal Network (CNN), redes neuronales que en su primer campo de a...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universitaria Agustiniana
- Repositorio:
- Repositorio UniAri
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://repositorio.uniagustiniana.edu.co/handle/123456789/1760
- Palabra clave:
- Convolutional Neuronal Network (CNN)
Reconocimiento de imágenes
Aplicación móvil hibrida
APL (Lenguaje de programación)
Tecnología - Reconocimiento de formas
Tecnología - Computación evolutiva
Convolutional Neuronal Network (CNN)
Image recognition
Hybrid mobile application
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Desarrollo de un aplicativo Móvil R-FOOD que sirva como herramienta de reconocimiento de alimentos en una imagen mediante el uso de redes neuronales. Convolutional Neuronal Network (CNN) Reconocimiento de imágenes Aplicación móvil hibrida APL (Lenguaje de programación) Tecnología - Reconocimiento de formas Tecnología - Computación evolutiva Convolutional Neuronal Network (CNN) Image recognition Hybrid mobile application |
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En las últimas décadas se ha fortalecido un nuevo campo dentro de las ciencias de la computación enfocado a la solución de problemas relacionados con el mundo real. De aquello se ha robustecido las aplicaciones de las Convolutional Neuronal Network (CNN), redes neuronales que en su primer campo de acción es el reconocimiento de imágenes, y el BigData. El presente proyecto se enfocará en el primer tema, abriendo la posibilidad de tener una aplicación móvil hibrida, con la capacidad de detectar los alimentos que se encuentran en una imagen, el segundo alcance fue mediante una amplia basa de imágenes sobre piñas golden, poder generar un reporte del estado de madurez de esta. |
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Lobatón García, Hugo FabiánVela-Muñoz, Carlos Alejandro2021-07-31T00:50:40Z2021-07-31T00:50:40Z2021-07-30http://repositorio.uniagustiniana.edu.co/handle/123456789/1760En las últimas décadas se ha fortalecido un nuevo campo dentro de las ciencias de la computación enfocado a la solución de problemas relacionados con el mundo real. De aquello se ha robustecido las aplicaciones de las Convolutional Neuronal Network (CNN), redes neuronales que en su primer campo de acción es el reconocimiento de imágenes, y el BigData. El presente proyecto se enfocará en el primer tema, abriendo la posibilidad de tener una aplicación móvil hibrida, con la capacidad de detectar los alimentos que se encuentran en una imagen, el segundo alcance fue mediante una amplia basa de imágenes sobre piñas golden, poder generar un reporte del estado de madurez de esta.In the last decades, a new field within computer science has been strengthened, focused on the solution of problems related to the real world. This has strengthened the applications of Convolutional Neuronal Network (CNN), neural networks whose first field of action is image recognition, and BigData. The present project will focus on the first topic, opening the possibility of having a hybrid mobile application, with the ability to detect the food found in an image, the second scope was through a broad base of images on golden pineapples, to generate a report of the state of maturity of this.application/pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universitaria Agustinianareponame:Repositorio Institucional UniARIConvolutional Neuronal Network (CNN)Reconocimiento de imágenesAplicación móvil hibridaAPL (Lenguaje de programación)Tecnología - Reconocimiento de formasTecnología - Computación evolutivaConvolutional Neuronal Network (CNN)Image recognitionHybrid mobile applicationDesarrollo de un aplicativo Móvil R-FOOD que sirva como herramienta de reconocimiento de alimentos en una imagen mediante el uso de redes neuronales.info:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701http://repositorio.uniagustiniana.edu.co/bitstream/123456789/1760/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52ORIGINALVelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdfVelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdfapplication/pdf483151http://repositorio.uniagustiniana.edu.co/bitstream/123456789/1760/4/VelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdf98e42491e688d22945e2acdf40fe298cMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82204http://repositorio.uniagustiniana.edu.co/bitstream/123456789/1760/5/license.txtb386b0c38f591cecd8c882d4dc631a8bMD55TEXTVelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdf.txtVelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdf.txtExtracted texttext/plain46864http://repositorio.uniagustiniana.edu.co/bitstream/123456789/1760/6/VelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdf.txt01fe592a3985719e9563bc86e0d6243fMD56THUMBNAILVelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdf.jpgVelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1840http://repositorio.uniagustiniana.edu.co/bitstream/123456789/1760/7/VelaMunoz-CarlosAlejandro-2021.pdf.jpg5b5fb42ad232066e9ae1b920f25c7734MD57123456789/1760oai:repositorio.uniagustiniana.edu.co:123456789/17602021-07-31 11:00:25.744Universitaria Agustiniana Repositorio Insitucionalrepositorioinstitucional@uniagustiniana.edu.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 |