論文の概要: BMI Prediction from Handwritten English Characters Using a Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02584v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 10:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 19:10:42.911415
• Title: BMI Prediction from Handwritten English Characters Using a Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた手書き英語文字からのBMI予測
• Authors: N. T. Diba, N. Akter, S. A. H. Chowdhury, J. E. Giti,
• Abstract要約: これまでの研究では、筆跡解析のためのディープラーニング技術とBMI予測との間に明確な関連性は確立されなかった。 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発し、手書き文字からBMIを推定するディープラーニングアプローチを用いて、この研究ギャップに対処する。 BMI予測タスクのために、小文字の英語スクリプトの48人のサンプルを含むデータセットを正常にキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A person's Body Mass Index, or BMI, is the most widely used parameter for assessing their health. BMI is a crucial predictor of potential diseases that may arise at higher body fat levels because it is correlated with body fat. Conversely, a community's or an individual's nutritional status can be determined using the BMI. Although deep learning models are used in several studies to estimate BMI from face photos and other data, no previous research established a clear connection between deep learning techniques for handwriting analysis and BMI prediction. This article addresses this research gap with a deep learning approach to estimating BMI from handwritten characters by developing a convolutional neural network (CNN). A dataset containing samples from 48 people in lowercase English scripts is successfully captured for the BMI prediction task. The proposed CNN-based approach reports a commendable accuracy of 99.92%. Performance comparison with other popular CNN architectures reveals that AlexNet and InceptionV3 achieve the second and third-best performance, with the accuracy of 99.69% and 99.53%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 人の身体質量指数(BMI)は、健康を評価するために最も広く用いられる指標である。 BMIは、身体脂肪と相関しているため、高い体脂肪レベルで起こる可能性のある潜在的な疾患の予測因子である。 逆に、BMIを用いて、コミュニティまたは個人の栄養状態を決定することができる。 深層学習モデルは、顔写真やその他のデータからBMIを推定するためにいくつかの研究で用いられているが、以前の研究では、筆跡解析のための深層学習技術とBMI予測との明確な関係が確立されていない。 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発し、手書き文字からBMIを推定するディープラーニングアプローチを用いて、この研究ギャップに対処する。 BMI予測タスクのために、小文字の英語スクリプトの48人のサンプルを含むデータセットを正常にキャプチャする。 提案されたCNNベースのアプローチでは、補正可能な精度は99.92%である。 他の一般的なCNNアーキテクチャと比較すると、AlexNetとInceptionV3がそれぞれ99.69%と99.53%の精度で2番目に高いパフォーマンスを達成したことが分かる。

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