[发明专利]一种BMI评测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及智能决策技术领域，公开了一种BMI评测方法，该方法包括：采集样本人脸图像数据，所述样本人脸图像数据包括BMI值；采用卷积神经网络训练样本人脸图像数据，获得训练模型；获取待检测的人脸图像，对所述待检测人脸图像的人脸关键特征点进行定位，获取人脸关键点；根据人脸关键点，进行人脸轮廓提取，获取人脸轮廓；对所述人脸轮廓根据透视视角进行等比例拉伸，获得预处理后人脸图像；根据所述训练模型对所述预处理后人脸图像进行类别预测，得到待检测人脸图像的评测BMI值。本发明还提出一种BMI评测装置以及一种计算机可读存储介质。本发明实现了一种快速实时检测BMI值，降低了测量者的测量BMI的难度。

技术领域

本发明涉及智能决策技术领域，尤其涉及一种BMI评测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

BMI指数(身体质量指数，简称体质指数，又称体重指数，英文为Body Mass Index，简称BMI)是一个与身高体重有关的能反映身体质量指数/肥胖指数的参数，是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字。主要用于统计，当需要比较及分析一个人的体重对于不同高度的人所带来的健康影响时，BMI值是一个中立而可靠的指标，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。BMI是与体内脂肪总量密切相关的指标,该指标考虑了体重和身高两个因素。BMI简单、实用、可反映全身性超重和肥胖。在测量身体因超重而面临心脏病、高血压等风险时，比单纯的以体重来认定，更具准确性。目前评测BMI较普遍采用的计算方法有两种：一种是：成年:〔身高(cm)-100〕×0.9＝标准体重(kg)另一种是：男性:身高(cm)-105＝标准体重(kg)，女性:身高(cm)-100＝标准体重(kg)。

传统的BMI获取方式，需要首先测量待测者的身高和体重信息，这些信息需要利用身高体重测试仪或人工使用其他测量传感器进行，再进行数值计算，得出最终的BMI指标，不仅需要特定的仪器(通常这类仪器不便于携带)进行测量，而且使用程序繁琐耗时耗力，而且测量缓慢，对于需要及时测量身高体重的快速发育的青少年儿童，和需要降低BMI的减肥人群，无法做到实时快捷方便地有效测量。

发明内容

本发明提供一种BMI评测方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于快速实时检测BMI值，降低测量者的测量BMI的难度。

为实现上述目的，本发明还提供一种BMI评测方法，该方法包括：

采集样本人脸图像数据，所述样本人脸图像数据包括BMI值；

采用卷积神经网络训练样本人脸图像数据，获得训练模型；

获取待检测的人脸图像，对所述待检测人脸图像的人脸关键特征点进行定位，获取人脸关键点；

根据人脸关键点，进行人脸轮廓提取，获取人脸轮廓；

对所述人脸轮廓根据透视视角进行等比例拉伸，获得预处理后人脸图像；

根据所述训练模型对所述预处理后人脸图像进行类别预测，得到待检测人脸图像的评测BMI值。

可选的，步骤对所述人脸轮廓根据透视视角进行等比例拉伸，获得预处理后人脸图像的同时，还包括步骤：

根据相机参数对人脸轮廓区域的每个像素的RGB色度分量，逐点进行色度校正和亮度校正。

可选的，步骤采用卷积神经网络训练样本人脸图像数据，获得训练模型，还包括步骤：

将人脸图像剪裁成大小为224*224的图像；

将所述剪裁后的图像转成leveldb格式；

用所述leveldb格式图像训练卷积神经网络VGG-16；

用softmax函数输出BMI极低、BMI正常、BMI极高三个类别值的概率值，输出值为最大概率值对应的类别值。