Priest Velásquez, Yana SaintManyoma Navia, Javier Andres2020-09-072020-09-072019Manyoma 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.https://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/4066La 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.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 foodapplication/pdf12 páginasesInteligencia ArtificialReconocimiento VisualNutriciónValor CalóricoValor NutricionalThesisAcceso PrivadoReconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)