Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Predicting vasovagal reactions to a virtual blood donation using facial image analysis.

Transfusion·2022
Same author

Forecasting the spread of SARS-CoV-2 is inherently ambiguous given the current state of virus research.

PloS one·2021
查看所有相关文章

相关实验视频

Updated: Sep 18, 2025

Author Spotlight: Advancements in 3D Optical Imaging for Comprehensive Body Composition Assessment in Modern Research
06:48

Author Spotlight: Advancements in 3D Optical Imaging for Comprehensive Body Composition Assessment in Modern Research

Published on: June 7, 2024

1.5K

从二维图像推断身体测量:全面的审查

Hezha Mohammedkhan1,2, Hein Fleuren2, Çíçek Güven1

  • 1Department of Cognitive Science and Artificial Intelligence, School of Humanities and Digital Sciences, Tilburg University, 5037 AB Tilburg, The Netherlands.

Journal of imaging
|June 25, 2025
PubMed
概括

从二维图像中预测儿童的身体尺寸具有挑战性,但对健康和健身至关重要. 深度学习与传统方法相结合,显示出最有前途的图像准确的人类测量预测.

关键词:
用于营养的人工智能自动化的人类测量自动化.卷积神经网络是一种卷积神经网络.深度学习是一种深度学习.

更多相关视频

Segmentation and Linear Measurement for Body Composition Analysis using Slice-O-Matic and Horos
13:35

Segmentation and Linear Measurement for Body Composition Analysis using Slice-O-Matic and Horos

Published on: March 21, 2021

10.8K
3D Ultrasound Imaging: Fast and Cost-effective Morphometry of Musculoskeletal Tissue
08:52

3D Ultrasound Imaging: Fast and Cost-effective Morphometry of Musculoskeletal Tissue

Published on: November 27, 2017

23.4K

相关实验视频

Last Updated: Sep 18, 2025

Author Spotlight: Advancements in 3D Optical Imaging for Comprehensive Body Composition Assessment in Modern Research
06:48

Author Spotlight: Advancements in 3D Optical Imaging for Comprehensive Body Composition Assessment in Modern Research

Published on: June 7, 2024

1.5K
Segmentation and Linear Measurement for Body Composition Analysis using Slice-O-Matic and Horos
13:35

Segmentation and Linear Measurement for Body Composition Analysis using Slice-O-Matic and Horos

Published on: March 21, 2021

10.8K
3D Ultrasound Imaging: Fast and Cost-effective Morphometry of Musculoskeletal Tissue
08:52

3D Ultrasound Imaging: Fast and Cost-effective Morphometry of Musculoskeletal Tissue

Published on: November 27, 2017

23.4K

科学领域:

  • 计算机视觉 计算机视觉
  • 医疗成像医学成像
  • 生物识别信息 生物识别信息

背景情况:

  • 从二维图像中估计人体测量,特别是对于儿童来说,是一个尚未探索的研究领域.
  • 现有的研究更多地侧重于姿势估计和身体形状分类,而不是精确的测量预测.

研究的目的:

  • 审查目前用于预测2D面部和全身图像的人类测量方法的方法.
  • 识别使用深度学习和机器学习来预测身体尺寸的挑战和机会.
  • 提出未来的研究方向,以提高准确性和包容性.

主要方法:

  • 关于深度学习和传统机器学习技术的综合文献评论.
  • 分析常用的数据集及其局限性.
  • 视觉转换器和模型可解释性的评估.

主要成果:

  • 深度学习模型,特别是当与传统机器学习集成时,可以产生最准确的预测.
  • 目前的数据集缺乏多样性,阻碍了模型的通用性.
  • 视觉变压器显示出推动该领域发展的潜力.

结论:

  • 从图像中准确预测人体测量测量需要进一步研究包容性数据集和可解释的AI.
  • 混合深度学习和机器学习方法是最有效的.
  • 未来的工作应该专注于提高模型准确性和解决数据偏差.