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Desarrollo de una aplicación en Android para la estimación automática de carbohidratos mediante un análisis de imágenes y técnicas de Inteligencia Artificial

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Casas Torres, Laura and Peña Quineche, Milagros del Rocío and Bernal Pérez, José Antonio (2019) Desarrollo de una aplicación en Android para la estimación automática de carbohidratos mediante un análisis de imágenes y técnicas de Inteligencia Artificial. [Trabajo Fin de Grado]

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Abstract

Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo desarrollar una aplicación para dispositivos móviles, concretamente para aquellos dispositivos con sistema operativo Android. Esta aplicación, será capaz, mediante una fotografía tomada con el propio dispositivo, de reconocer los distintos alimentos presentes en la imagen a través de técnicas de visión por computador y de Inteligencia Artificial. La finalidad de esta aplicación es proporcionar una herramienta sencilla e intuitiva a las personas que sufren diabetes para ayudarles en la estimación y monitorización de nutrientes, consiguiendo así que puedan aplicar un plan de alimentación saludable que les ayude a controlar los síntomas de la enfermedad.
En primer lugar, la aplicación segmentará la imagen proporcionada por el usuario mediante el algoritmo de agrupamiento KMeans. Los resultados proporcionados por este algoritmo serán usados por el clasificador que, mediante el algoritmo K-Nearest Neighbors, etiquetará los distintos alimentos. Una vez los alimentos han sido etiquetados en la categoría correcta, la aplicación hace uso de una base de datos externa USDA para conseguir los valores nutricionales de cada alimento haciendo especial énfasis en los carbohidratos. Toda la información recopilada es mostrada al usuario y después es guardada en su propio historial. Cada usuario cuenta con un historial de comidas donde se guarda información de las fotos de las comidas que ha subido y todos los valores nutricionales de éstas.
De esta forma queda una aplicación capaz de identificar diferentes alimentos en una misma imagen usando técnicas de visión por computador y de Inteligencia Artificial facilitando la tarea a las personas que sufren de diabetes de estimar la cantidad de insulina diaria necesaria, logrando así un mejor control sobre la enfermedad y sus síntomas.

Resumen (otros idiomas)

This work is aimed to the development of an application for mobile devices, specifically for those with Android operating system. This app will be able to recognize different aliments inside a photograph, which has been taken with the device itself, using computer vision and Artificial Intelligence techniques. First of all, the application segments the image, supplied by the user, using a clustering algorithm, KMeans. The classifier will use the results from the clustering algorithm to label the different aliments by means of the K-Nearest Neighbors algorithm. Once the aliments are labeled in the right category, the application uses an external data base to obtain the nutritional values of each element with further detail in the carbohydrates. All the collected information is shown to the user and then is saved in its own record. Each user counts with its own record of foods where the images they have uploaded and their nutritional values are saved. That allows us to build an application that identifies different aliments in the same image using computer vision and Artificial Intelligence techniques facilitating the estimation of dairy insulin to people with diabetes, achieving a better control over the illness and the symptoms.

Item Type:Trabajo Fin de Grado
Additional Information:

Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería del Software, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2018/2019

Directors:
Directors
Hidalgo Pérez, José Ignacio
Guijarro Mata-García, María
Uncontrolled Keywords:Diabetes, Algoritmo, Knn, KMeans, USDA, Procesamiento, Segmentación, Clasificación, Activities, Intents, Informe, Nutriente, Bolo prandial, Bolo corrector.
Palabras clave (otros idiomas):Diabetes, Algorithm, Knn, KMeans, Processing, Segmentation, Classification, Activities, Intents, Report, Nutrient, Prandial bolus, Corrective bolus.
Subjects:Sciences > Computer science
Título de Grado:Grado en Ingeniería del Software
ID Code:61316
Deposited On:20 Jul 2020 10:53
Last Modified:20 Jul 2020 10:53

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