文档名：融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法
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.
Abstract：Bodymassindex(BMI)isanimportantindicatorofhumanhealth.3Dfaceinformationisestimatedfrom2Dfrontalimagesandaend-to-endBMIestimationframeworkisproposedtofurtherimprovetheestimationperformanceofBMI.Firstly,4683Dkeypointsofhumanfaceiscalculatedandfacialdepthimageisdrawnaccordingtothedepthofkeypointstoheadcenterofmass.Secondly,histogramoforientedgradient(HOG)ofhumanfaceimageisextractedandvisualizedtorepresentappearancefeatures.Finally,convolutionalneuralnetwork(CNN),VGGNetandResNetareusedforfeatureextractionondepthfaceimageandHOG.Then,HadamardproductisusedtofusethefeaturesofthetwobackbonenetworkstoestimateBMI.Inthecomparativeexperimentswithexistingmethodsonthetwopublicdatasets,theoverallmeanabsoluteerror(MAE)oftheproposedmethodisreducedby0.38and1,respectively.TheaboveexperimentalresultsshowthattheeffectivenessoftheproposedBMIestimationmethodwhichfusesthe3Dfaceimagedepthandappearancecharacteristics.
作者：向成豪 郑秀娟 庄嘉良 张畅Author：XIANGChenghao ZHENGXiujuan ZHUANGJialiang ZHANGChang
作者单位：四川大学电气工程学院,四川成都610065
刊名：传感器与微系统
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(1)
分类号：TP391.41
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：bodymassindex(BMI)estimation 3Dfaciallandmark facemeshmodel histogramoforientedgradient(HOG) deepconvolutionalneuralnetwork(DCNN)
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月17日
基金项目：成都市重点研发支撑计划技术创新研发项目融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2024, 43(1)向成豪 郑秀娟 庄嘉良 张畅身体质量指数(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...参考文献和引证文献
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