融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法

向成豪; 郑秀娟; 庄嘉良; 张畅

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)01-0135-04

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融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法
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- 传感器与微系统 2024年第1期页码：135-138+144
- 作者机构：
  
  四川大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  成都市重点研发支撑计划技术创新研发项目(2020—YF05—00056—SN)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)01-0135-04
  中图分类号： R318;TP391.41
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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向成豪, 郑秀娟, 庄嘉良, 等. 融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法[J]. 传感器与微系统, 2024,(1):135-138+144.
向成豪, 郑秀娟, 庄嘉良, 等. 融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法[J]. 传感器与微系统, 2024,(1):135-138+144. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)01-0135-04.

DOI：

摘要

身体质量指数(BMI)是人类健康重要指标。从2D正脸图像中估计3D人脸信息并提出一个端到端BMI估计框架，以进一步提高BMI估计性能。首先，计算人脸468个3D关键点，并根据关键点相对头部质心的深度绘制深度人脸图；其次，提取人脸图像的方向梯度直方图(HOG)并可视化以表示外观特征；最后，利用卷积神经网络(CNN)VGGNet、ResNet分别对深度人脸图和HOG进行特征提取，并使用Hadamard积融合2个骨干网络的特征以估计BMI。与目前已有方法的对比实验中，本文提出方法在2个公开数据集上的整体平均绝对误差(MAE)分别比最优结果低0.38和1。上述实验结果证明了本文提出的融合3D人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法的有效性。

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