Estimación de composición calórica de alimentos utilizando técnicas de aprendizaje profundo y automático
Date
2022-10-18
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"Actualmente la población en México no cuenta con herramientas que sean fáciles de utilizar para medir y cuantificar sus alimentos, el gobierno e instituciones privadas han creado diversos lineamientos de dietas que son difíciles de seguir, caen en la ambigüedad y no son estrictamente medibles a menos que se opte por pesar y cuantificar cada ingrediente de cada alimento que se consume; lo cual, resulta imposible para la mayoría de las personas que se encuentran en los estratos sociales medios y bajos que no cuentan ni con el tiempo ni los recursos para llevar a cabo dicha tarea. Es por ello que este trabajo presenta una propuesta para la obtención de una estimación calórica de un platillo. La propuesta se basa en métodos para el procesamiento de las imágenes digitales de los platillos, como son la segmentación y detección de objetos a través de técnicas de Aprendizaje Profundo y algoritmos de Aprendizaje automático".
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