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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
1、论文内容BMI(Body Mass Index)是目前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。
通常情况下，BMI是由个体的身高和体重计算得到的。
目前，国内外的研究人员提出了基于人脸图像预测BMI的算法，通过构建面部特征与BMI之间的关联集合，利用SVR回归模型进行BMI预测工作。
2. 实验内容和要求
1、实验内容（1）查阅文献资料，对基于面部照片预测人体BMI方法的研究与实现有了大概的了解；（2）学习python或C 环境下openCV的使用方法，了解计算机视觉技术原理，广泛学习面部照片预测人体BMI模型相关文献论文，对其应用的各类图像处理算法有细致了解；（3）分析系统需求，确立系统模型；（4）细化模型，完成总体设计方案；（5）搭建开发平台、调试开发环境；（6）完成基于面部照片预测人体BMI最终设计；（6）撰写毕业设计论文（不少于1.5万字）；（7）完成指定内容的外文资料翻译。
2、实验要求搭建IntelliJ或PyQt5作为开发IDE、python作为开发语言、openCV作为开发工具库的开发环境，熟悉并学习该环境下开发所需的基础知识。
对人脸进行检测，学习多种基于面部照片预测人体BMI算法，更加深入了解深度学习的神经网络，分析系统需求。
3. 参考文献
[1]Wang Pin,Wang Peng,Fan En. Violence detection and face recognition based on deep learning[J]. Pattern Recognition Letters,2021,142.
[2]Chauhan Deepika,Kumar Ashok,Bedi Pradeep,Athavale Vijay Anant,Veeraiah D.,Pratap Boppuru Rudra. An effective face recognition system based on Cloud based IoT with a deep learning model[J]. Microprocessors and Microsystems,2021,81.
[3]Hwang Hyun Chan,Kim Sun Mi,Han Doug Hyun. Different facial recognition patterns in schizophrenia and bipolar disorder assessed using a computerized emotional perception test and fMRI[J]. Journal of Affective Disorders,2021,279.
4. 毕业设计（论文）计划
起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 备 注2020.12.21-2021.01.06 确定题目 2021.01.07-2021.01.18 查阅参考文献，了解课题要求，完成开题报告 2021.01.19-2021.03.25 分析系统需求，确立系统模型，确定人体BMI预测程序所需模块及处理流程。
2021.03.26-2020.04.02 对图像获取模块、图像预处理模块进行细化实现，得到较清晰、去噪点、易于处理的图像帧，以方便后期处理。
2021.04.03-2021.05.03 系统核心部分实现面部特征提取、预测模型建立，系统比较相关预测处理算法的优劣，确定最优解决方案，并针对具体图像数据进行调试和优化。
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