El monitoreo continuo y el registro de la cantidad de alimentos consumidos sin intervención del usuario es muy útil en la prevención de la obesidad y enfermedades metabólicas. Adopté una técnica que reconoce automáticamente la cantidad de alimentos consumidos al combinar la identificación de tipos de alimentos a través del reconocimiento de imágenes y una técnica que utiliza la modalidad acústica para reconocer eventos de masticación. La precisión de usar la señal de audio para detectar la actividad de comer se degrada seriamente en un entorno ruidoso. Para aliviar este problema, se han adoptado métodos de detección de contacto convencionalmente, donde los sensores se colocan en la región de la cara o el cuello para reducir el ruido externo. Sin embargo, estos métodos de detección causan malestar dermatológico y una sensación de anormalidad cosmética para la mayoría de los usuarios. En este estudio, se empleó un método de detección no invasivo y robusto al ruido, donde se utilizaron cambios de ultrasonido Doppler para detectar eventos de masticación. Los resultados experimentales mostraron que los errores porcentuales absolutos medios (MAPE) de un método basado en ultrasonido eran comparables con los de un método basado en audio (15,3 vs. 14,6) cuando se usaron 30 alimentos para experimentos. Las cantidades de alimentos consumidas se estimaron para ocho sujetos en varios entornos ruidosos (cafeterías, restaurantes y comedores en casa). Para todos los sujetos, la precisión de estimación del método ultrasónico no se degradó (el MAPE promedio fue de 15,02) incluso en condiciones ruidosas. Estos resultados muestran que el método propuesto tiene el potencial de reemplazar el método de registro manual.