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融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法
1
作者
向成豪
郑秀娟
+1 位作者
庄嘉良
张畅
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第1期135-138,144,共5页
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...
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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关键词
身体质量指数估计
人脸
3D关键点
人脸网格模型
方向梯度直方图
深度卷积神经网络
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职称材料
题名
融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法
1
作者
向成豪
郑秀娟
庄嘉良
张畅
机构
四川大学电气工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第1期135-138,144,共5页
基金
成都市重点研发支撑计划技术创新研发项目(2020—YF05—00056—SN)。
文摘
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。
关键词
身体质量指数估计
人脸
3D关键点
人脸网格模型
方向梯度直方图
深度卷积神经网络
Keywords
body mass index(BMI)estimation
3D facial landmark
face mesh model
histogram of oriented gradient(HOG)
deep convolutional neural network(DCNN)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024
0
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