基于人脸图像的BMI预测算法研究

• 作者: 丁辉 尚媛园 邵珠宏 邹睿智 郭国栋
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: BMI 面部特征 BMI预测 神经网络拟合
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 242-248
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 6663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.07.041

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尚媛园	首都师范大学信息工程学院	24	168	6.0	12.0
3	丁辉	首都师范大学信息工程学院	18	106	5.0	10.0
9	邵珠宏	首都师范大学信息工程学院	8	22	2.0	4.0
11	邹睿智	首都师范大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0