UTILIZAÇÃO DO ALGORÍTIMO K-MEANS NA SEGMENTAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE REFEIÇÕES
Título [PT]: UTILIZAÇÃO DO ALGORÍTIMO K-MEANS NA SEGMENTAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE REFEIÇÕES
Autor: Daniel Elídio Mendes Júnior
Palavras-Chave [PT]: Reconhecimento de Alimentos, Sistema de Cálculo Nutricional, K-Means, Segmentação de Imagens de refeições, Classificação de Imagens de Refeições.
Área de concentração:
Titulação:
Banca:
Prof. Dr. Ricardo Menezes Salgado (Orientador)
Prof. Dr. Luiz Eduardo da Silva
Prof. Dr. Paulo Alexandre Bressan
Resumo:
Métodos para medição de valores nutricionais na ingestão diária de alimentos têm sido cada vez mais procurados, ado que o número de pessoas com problemas relacionados à má alimentação tem crescido muito nos últimos anos.
No Brasil, é encontrada uma grande quantidade de pessoas diagnosticadas com problemas relacionados à má alimentação como hipertensão, diabetes, colesterol alto, obesidade entre outros. Pessoas que são diagnosticadas com esses tipos de doenças tem o controle rígido da alimentação incluído no seu tratamento.
A fim de auxiliar nesse processo de controle nutricional, métodos semiautomáticos que utilizam de um spartphone para tirar uma foto do prato de comida e realizar o cálculo dos valores nutricionais da refeição têm sido propostos. Este processo exige que técnicas rápidas e eficazes de reconhecimento de imagens sejam aplicadas, a fim de classificar os alimentos e posteriormente realizar os cálculos de valores nutricionais da refeição em tempo hábil ao paciente.
O k-means é um algoritmo de agrupamento que apesar de antigo, tem sido explorado pela comunidade científica na segmentação e classificação de diversos tipos de imagens.
O presente trabalho propõe o estudo do comportamento deste algoritmo durante a fase de segmentação e classificação de imagens de refeições, a fim de verificar seus pós e contras e explorar sua utilização neste domínio de aplicação. Após as simulações realizadas foi possível concluir que o algoritmo k-means realizou a tarefa de segmentação por cores e classificação nas três classes de alimentos propostas para a grande parte das imagens utilizadas nos experimentos.
Data: 11 de Dezembro de 2015
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