%0 Journal Article 
%A Villarreal, Jorge
%A Tejeda, Jose
%A Zapata, Fabio
%T Utilización del Deep Learning para la estimación de calorías en platos de comida

%U http://hdl.handle.net/10584/9406
%X En los últimos años, muchas aplicaciones tecnológicas han sido implementadas para controlar el incremento en enfermedades producidas por malos hábitos alimenticios como la diabetes y la obesidad. Sin embargo, muchas de estas dependen de la ayuda del usuario para el cálculo de calorías, y en caso de ser automáticas, requieren de datos precargados sobre los pesos y contenido calórico de los alimentos o incluso necesitan múltiples imágenes para su estimación. Adicionalmente, no existe una gran oferta de soluciones tecnológicas que se enfoquen en comidas latinoamericanas. Por lo tanto, en este proyecto se llevó a cabo el desarrollo de un sistema de estimación de calorías en platos de comida latinoamericana basados en la clasificación de los alimentos, utilizando un modelo de deep learning junto a redes neuronales convolucionales logrando una precisión de 71.42%. Para ello se analizaron más de 1000 imagenes de 7 categorías distintas: Carne, Pollo, Arroz, Pasta, Puré de papa, Salmón y Ensalada.

%K Estimación de calorías
%K Redes neuronales convolucionales
%K Clasificación de alimentos en imágenes
%K Aprendizaje profundo, Conjunto de datos
%K Food calorie estimation
%K Convolutional Neural Network
%K Food Image Classification
%K Deep Learning
%K Dataset
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN