Estimación de composición calórica de alimentos utilizando técnicas de aprendizaje profundo y automático

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dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorPérez de Celis Herrero, María de la Concepción
dc.contributorPineda Torres, Ivo Humberto
dc.contributor.advisorPEREZ DE CELIS HERRERO, MARIA DE LA CONCEPCION; 275925
dc.contributor.authorCabrero Dávila, Jorge Alberto
dc.date.accessioned2023-05-02T20:40:53Z
dc.date.available2023-05-02T20:40:53Z
dc.date.issued2022-10-18
dc.description.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".es_MX
dc.folio20221124134707-5197-Tes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/18323
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator220470306es_MX
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Pueblaes_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.lccNutriciónes_MX
dc.subject.lccAlimentos--Calidad--Evaluaciónes_MX
dc.subject.lccAlimentos--Contenido calóricoes_MX
dc.subject.lccAlimentos--Composición--Procesamiento de datoses_MX
dc.subject.lccProcesamiento de imágenes--Técnicas digitaleses_MX
dc.subject.lccAprendizaje automáticoes_MX
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreetoobtainMaestro en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.titleEstimación de composición calórica de alimentos utilizando técnicas de aprendizaje profundo y automáticoes_MX
dc.typeTesis de maestríaes_MX
dc.type.conacytmasterThesises_MX
dc.type.degreeMaestríaes_MX
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