Nutricom: aplicación que recomienda alimentos saludables a partir de reconocimiento de alimentos en imágenes para evitar enfermedades

Manyoma Navia, Javier Andres

Nutricom: aplicación que recomienda alimentos saludables a partir de reconocimiento de alimentos en imágenes para evitar enfermedades

dc.contributor.advisor	Priest Velásquez, Yana Saint
dc.contributor.author	Manyoma Navia, Javier Andres
dc.creator.degree	Trabajo de grado presentado para optar al título de Ingeniero de Sistemas
dc.date.accessioned	2020-09-07T22:11:27Z
dc.date.available	2020-09-07T22:11:27Z
dc.date.issued	2019
dc.description	La mala nutrición y alimentación se ha convertido en uno de los grandes problemas de la vida moderna, esto causando un sin número de enfermedades y acelerando el proceso de éstas. Se propone dar solución al problema con la implementación de una aplicación móvil, basada en inteligencia artificial, que empleando reconocimiento visual de imágenes sugiera la ingesta o no de alimentos, de acuerdo con el perfil del usuario incluyendo enfermedades, hábitos alimenticios. El objetivo del proyecto se centró en clasificar los alimentos presentes en una imagen y calcular su valor calórico para sugerir alimentos saludables y nutritivos. La metodología utilizada fue en cascada o ciclo de vida, ya que es la más común y antigua en desarrollo de software, y es de amplio dominio. Se logró integrar la aplicación móvil NUTRICOM con la API de Watson, de reconocimiento visual de imágenes de alimentos, aprovechando su capacidad para reconocer más de 2,000 alimentos y "entrenar" con ella. Por medio de la aplicación las personas pueden aprender a alimentarse bien de acuerdo con su perfil. Como conclusión se puede decir que para que la API de reconocimiento visual de imágenes tenga un correcto funcionamiento, se debe realizar un entrenamiento o aprendizaje de mínimo 50 imágenes por alimento.	es
dc.description.abstract	The poor nutrition and feeding has become one of the great problems of modern life, causing a number of diseases and accelerating the transformation process. It is proposed to solve the problem with the implementation of a mobile application, based on artificial intelligence, which employs visual recognition of images suggested food intake or not, according to the user's profile including diseases, eating habits. The objective of the project was to classify the foods present in an image and calculate their caloric value to suggest healthy and nutritious foods. The methodology used was in cascade or life cycle, since it is the most common and oldest software development, and is widely used. The NUTRICOM mobile application can be integrated with the Watson API, visual recognition of food images, taking advantage of its ability to recognize more than 2,000 foods and "train" with it. Through the application, people can learn to eat well according to their profile. In conclusion, it can be said that for the visual image recognition API to have a correct operation, you must carry out a training or learning of at least 50 images per food	es
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	12 páginas
dc.identifier.citation	Manyoma Navia, J. A. (2019). Nutricom: aplicación que recomienda alimentos saludables a partir de reconocimiento de alimentos en imágenes para evitar enfermedades. Universidad Santiago de Cali.
dc.identifier.uri	https://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/4066
dc.language.iso	es	es
dc.publisher	Universidad Santiago de Cali	es
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas
dc.pubplace.city	Cali
dc.pubplace.state	Valle del Cauca
dc.rights.acceso	Acceso Privado
dc.rights.cc	Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.source.institution	Universidad Santiago de Cali
dc.source.repository	Repositorio Institucional USC
dc.subject	Inteligencia Artificial	es
dc.subject	Reconocimiento Visual	es
dc.subject	Nutrición	es
dc.subject	Valor Calórico	es
dc.subject	Valor Nutricional	es
dc.title	Nutricom: aplicación que recomienda alimentos saludables a partir de reconocimiento de alimentos en imágenes para evitar enfermedades	es
dc.type	Thesis	es
dc.type.spa	Artículo