Solución Tecnológica para el control de una dieta saludable empleando Visual Recognition en el Sector de Nutrición en el Perú
Descripción del Articulo
El sobrepeso es uno de los grandes males que afecta a la población mundial, en especial a la peruana, y esto se debe principalmente al desconocimiento de las personas sobre las cantidades y valores nutricionales a consumir de acuerdo a su condición actual. Para ello existen diversas soluciones enfoc...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
| Repositorio: | UPC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/660323 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/660323 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Comida peruana Clasificación de alimentos Aplicación móvil Peruvian food Food classification Mobile app https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | El sobrepeso es uno de los grandes males que afecta a la población mundial, en especial a la peruana, y esto se debe principalmente al desconocimiento de las personas sobre las cantidades y valores nutricionales a consumir de acuerdo a su condición actual. Para ello existen diversas soluciones enfocadas a controlar una dieta saludable para las personas, entre las más conocidas se encuentran las aplicaciones móviles de control de alimentos como MyFitnessPal, Fat Secret y MyNetDiary. Estas aplicaciones son bastante útiles para monitorear la ingesta de alimentos de las personas, ya que sus bases de datos tienen mucha información nutricional de los alimentos. Sin embargo, la mayor parte de la información que tienen está enfocada a un público extranjero, que puede tener hábitos alimenticios diferentes a los peruanos. Es por eso que presentamos la aplicación “NutriCÁM”, que monitorea el consumo de comidas por parte de los usuarios y brinda la funcionalidad de reconocimiento de imagen de las comidas, para que el usuario tenga una forma más amigable de registrar y monitorear su consumo, enfocada principalmente a la gastronomía peruana. Los resultados son un modelo de reconocimiento de alimentos peruanos basado en el entrenamiento de la Red Neural Convolucional ResNet-50 pre entrenada y un dataset de 3600 imágenes de alimentos, y una aplicación móvil enfocada al control de la nutrición que provocó un 70% de mejora o mantenimiento en la condición actual de 10 usuarios.. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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