Solución Tecnológica para el control de una dieta saludable empleando Visual Recognition en el Sector de Nutrición en el Perú

Abstract

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..

Overweight is one of the big ills that affects the world population, especially the Peruvian population, and this is caused mainly by people's ignorance of the amounts and nutritional values ​​to consume according to their current condition. For this, there are various solutions focused on controlling a healthy diet for people, among the best known are the mobile food control applications such as MyFitnessPal, Fat Secret and MyNetDiary. These apps are quite useful for monitoring people's food intake, as their databases have lots of food nutrition information. However, most of the information they have is focused on a foreign public, which may have different eating habits than Peruvians.

That is why we present the application “NutriCÁM“, which monitors the consumption of meals by users and provides the functionality of image recognition for meals, for the user to have a more friendly way to record and monitor its consumption, mainly focused on Peruvian gastronomy.

The results are a Peruvian food recognition model based on the training of the pre-trained Convolutional Neural Network ResNet-50 and a dataset of 3600 food images, and a mobile application focused on the control of nutrition that caused 70% of improvement or maintenance in the current condition of 10 users.