Aklee, AI-Based Mobile App for Nutrition Label Classification
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Setif 1 University Ferhat Abbas . Faculty of Sciences
Abstract
Face à l'intérêt croissant pour une alimentation saine et les solutions numériques, le besoin d'outils accessibles permettant aux utilisateurs d'évaluer les produits alimentaires s'est accru.
Dans ce travail, nous présentons Aklee, une application mobile qui exploite l'intelligence artificielle et la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour classer les produits alimentaires en fonction de leurs étiquettes nutritionnelles.
Notre système utilise Tesseract OCR pour extraire le texte des images de produits scannées et
applique un classificateur Catboost pour déterminer la qualité nutritionnelle. L'application est
conçue avec une architecture moderne utilisant React Native pour l'interface mobile, Laravel
et FastAPI pour les services backend, et conteneurisée avec Docker.
L'objectif est de fournir un outil convivial et efficace qui aide les consommateurs à faire des choix alimentaires plus sains grâce à une analyse en temps réel.
Description
With the growing interest in healthy eating and digital solutions, the need for accessible
tools that assist users in evaluating food products has increased. In this work, we introduce
Aklee, a mobile application that leverages artificial intelligence and optical character
recognition (OCR) to classify food products based on their nutritional labels.
Our system uses Tesseract OCR to extract text from scanned product images and
applies a Catboost classifier to determine the nutritional quality. The application is
built with a modern architecture using React Native for the mobile frontend, Laravel
and FastAPI for backend services, and containerized using Docker.
The goal is to provide a user-friendly and efficient tool that aids consumers in making
healthier food choices through real-time analysis.