Una dieta equilibrada es la clave para un estilo de vida saludable y es crucial para prevenir o tratar muchas enfermedades crónicas como la diabetes y la obesidad. Por lo tanto, monitorear la dieta puede ser una forma efectiva de mejorar la salud de las personas. Sin embargo, la presentación manual de la ingesta de alimentos ha demostrado ser inexacta y a menudo poco práctica. Este documento presenta un nuevo enfoque para la estimación de la cantidad de ingesta de alimentos utilizando modelado basado en imágenes. El método de modelado consta de tres pasos: en primer lugar, se toma un breve video de la comida con el teléfono inteligente del usuario. A partir de este video, se seleccionan seis fotogramas basados en los puntos de vista de las imágenes determinados por los sensores de orientación del teléfono inteligente. En segundo lugar, el usuario marca uno de los fotogramas para iniciar un algoritmo de segmentación interactivo. La segmentación se basa en un Modelo de Mezcla Gaussiana junto con el algoritmo de corte de grafo. Finalmente, un algoritmo de modelado basado en imágenes personalizado genera una nube de puntos para modelar la comida. Al mismo tiempo, un método de detección de objetos estocástico localiza un tablero de ajedrez utilizado como referencia de tamaño/suelo. El algoritmo de modelado está optimizado de manera que el uso de seis imágenes de entrada sigue dando como resultado un costo de cálculo aceptable. En nuestro procedimiento de evaluación, logramos una precisión promedio en un conjunto de pruebas que incluye imágenes de diferentes tipos de pasta y pan, con un tiempo de procesamiento promedio de alrededor de 23 s.