基于人脸图像的BMI预测算法研究

Zou Ruizhi; Shang Yuanyuan; Guo Guodong; Shao Zhuhong; Ding Hui

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基于人脸图像的BMI预测算法研究

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BMI是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准.通常情况下,BMI是由个体的身高和体重计算得到的.目前,国外的研究人员提出了基于人脸图像预测BMI的算法,通过构建面部特征与BMI之间的关联集合,利用SVR回归模型进行BMI预测工作.该算法在实验室实验环境下表现良好,但在日常生活应用环境下仍有较大的预测误差.为了提高BMI预测算法在日常生活应用环境下的预测精度,提出面部区域面积比(RAR)、嘴颌宽度比(MJWR)和颊宽高度比(CWHR)这三种新的面部特征用于补充改进BMI预测算法,同时使用神经网络拟合代替SVR回归进行BMI预测实验.实验结果表明,在日常生活应用环境下,改进的BMI预测算法使得预测结果更加精确,BMI预测的平均绝对误差(MAE)降低了0.7.

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来源
《计算机应用与软件》 |2019年第7期|242-248|共7页
作者
Zou Ruizhi; Shang Yuanyuan; Guo Guodong; Shao Zhuhong; Ding Hui;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
BMI; 面部特征; BMI预测; 神经网络拟合;

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