FITBITE: aplicación móvil para la recomendación de comidas saludables con funcionalidad de clasificación de imágenes
DOI:
https://doi.org/10.15381/risi.v16i2.26097Palabras clave:
Android, Flutter, aplicación móvil, comidas saludables, aprendizaje automático, clasificación de imágenes, saludResumen
La investigación que presentamos se enfoca en el desarrollo de una aplicación móvil diseñada para la clasificación de imágenes, utilizando un algoritmo supervisado. Esta funcionalidad es esencial para ofrecer recomendaciones de comida saludable, contribuyendo al mantenimiento de estándares de salud óptimos en los usuarios. Para el desarrollo de esta aplicación, adoptamos el framework Scrum, estructurándolo en cuatro sprints principales durante un período estimado de ocho semanas. En cuanto a su diseño metodológico, esta investigación es de tipo no experimental-descriptivo. Evaluamos la variable independiente a través de diversas dimensiones e indicadores, que se reflejan en las preguntas de un cuestionario aplicado a una muestra seleccionada de 17 individuos. Según los resultados obtenidos, el modelo de clasificación de imágenes implementado en la aplicación posee una precisión (exactitud) del 86,19%. Además, basándonos en el cuestionario System Usability Scale, la usabilidad de la aplicación se valoró en 81.029 de 100 puntos, lo que nos lleva a concluir que el aplicativo móvil alcanza un nivel de satisfacción de tipo A. Es importante mencionar que, una vez que se realiza el lanzamiento oficial de la aplicación, se evaluará su rendimiento utilizando la herramienta JMeter.
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Derechos de autor 2023 Juan Martín Domínguez Matos, Jeanpiere Julian Palacios Barrutia, Flavia Francesa Abanto Salas, Ivan Carlo Petrlik Azabache
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