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

Lucas Tiné, Amaro de Lima, Eduardo A. B. da Silva, Sergio Lima Netto, Luiz Lannes Loureiro, Bryan Ávila, Gabriel Araujo

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036585

Evento: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2024)

Keywords: Visão computacional Percentual de gordura corporal Medidas antropométricas Aprendizado de máquina

Abstract

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.

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