Estimação de Percentual de Gordura Corporal por Visão Computacional e Aprendizado de Máquina

Este trabalho descreve uma solução de visão com- putacional para a estimação do índice de gordura corporal. Duas redes neurais são usadas na análise dos dados: DensePose para segmentação semântica de partes do corpo; PyTorch Keypoints RCNN para detectar pontos-chave. Um processamento visual per- mite o cálculo de medidas do corpo do indivíduo analisado. Um regressor usa as medidas para estimar o percentual de gordura. O método foi aplicado numa base de dados com 220 voluntários e os resultados indicam um erro absoluto médio de 4,25 ± 1,66 e 3,71 ± 1,00 para homens e mulheres, respectivamente.