Classificação do Índice Glicêmico a partir de Imagens de Alimentos com Redes Neurais Convolucionais

  • Jailson Januário Universidade do Estado do Amazonas
  • Elloá Guedes Universidade do Estado do Amazonas
  • Fabio Silva Universidade do Estado do Amazonas

Resumo


A identificação do índice glicêmico de alimentos é fundamental para o planejamento dietético e controle glicêmico, especialmente de pacientes com diabetes. Tendo em vista a determinação do índice glicêmico a partir de imagens de alimentos, este trabalho considera o uso de uma arquitetura de rede neural convolucional para abordar duas tarefas de classificação, sendo uma de frutas e outra de alimentos em geral. Ao avaliar o modelo proposto, obteve-se acurácia de 98,22% para a primeira tarefa e de 84,30% para a segunda, resultados que mostram-se competitivos com o estado da arte e que motivam o desenvolvimento de soluções computacionais que promovem a melhoria da qualidade de vida por meio da alimentação saudável.

Palavras-chave: Redes Neurais Convolucionais, Aprendizagem Profunda, Reconhecimento de alimentos, Reconhecimento de Imagens

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Publicado
15/10/2019
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JANUÁRIO, Jailson; GUEDES, Elloá; SILVA, Fabio. Classificação do Índice Glicêmico a partir de Imagens de Alimentos com Redes Neurais Convolucionais. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 16. , 2019, Salvador. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 493-502. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9309.