FITBITE: aplicación móvil para la recomendación de comidas saludables con funcionalidad de clasificación de imágenes

Abstract

The research we present focuses on the development of a mobile application designed for image classification, using a supervised algorithm. This functionality is essential to provide healthy food recommendations, contributing to the maintenance of optimal health standards in users. For the development of this application, we adopted the Scrum framework, structuring it in four main sprints during an estimated period of eight weeks. Regarding its methodological design, this research is non-experimental-descriptive. We evaluated the independent variable through various dimensions and indicators, which are reflected in the questions of a questionnaire applied to a selected sample of 17 individuals. According to the results obtained, the image classification model implemented in the application has a precision (accuracy) of 86.19%. Furthermore, based on the System Usability Scale questionnaire, the usability of the application was rated at 81.029 out of 100 points, which leads us to conclude that the mobile application achieves a level of satisfaction of type A. It is important to mention that, once the application is officially launched, its performance will be evaluated using the JMeter tool.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.