اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

تعیین چاقی و لاغری افراد با استفاده از پردازش تصویر و یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی تهران شمال، تهران، ایران.
2 گروه کامپیوتر،دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل،ایران
3 استادیار دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران شمال، تهران، ایران
چکیده
یکی از مهم‌ترین اولویت‌های کشورهای پیشرفته دنیا استفاده از تصمیم گیری ماشین به‌جای انسان است. یکی از حوزه‌هایی که نیازمند این زمینه است، حوزه سلامت است. به این منظور مشخص کردن چاقی و لاغری افراد می‌تواند در مطالعه و بررسی وضعیت سلامت یک جامعه و اتخا‌ذ سیاست‌های نظام سلامت بسیار مفید واقع شود. تصاویر افراد به عنوان پایگاه داده پژوهش از چند محیط مختلف که فاصله دوربین و فرد در تمامی آن‌ها یکسان بوده تهیه شده‌اند. سپس پس‌زمینه تصویر با استفاده از تفریق پس‌زمینه حذف می‌شود. ویژگی‌های تصویر که ویژگی‌های مورفولوژیکی تصویر را شامل می‌شود از تصویر استخراج شده و به دو دسته بند داده می‌شود تا عملیات دسته‌بندی صورت پذیرد. افراد به سه دسته چاق، متوسط و لاغر تقسیم شدند. در این مقاله، دو دسته‌بند ماشین بردار پشتیبان، K-نزدیک‌ترین همسایه بر روی سه نوع مجموعه تصویر خام، فیلتر شده و نویزدار شده اعمال شده است. تصاویر با استفاده از روش فیلتر پایین گذر گاوسین با فرکانس‌های مختلف فیلتر شده با استفاده از دو روش نویز فلفل نمک و نویز گاوسین نویز دار شده اند.در تصاویر نرمال بالاترین دقت مربوط به روش ماشین بردار پشتیبان با دقت 7/91 درصد، در تصاویر فیلتر شده بالاترین دقت مربوط به روش K- نزدیکترین همسایه با 3/83 درصد و در تصاویر نویز دار شده بالاترین دقت مربوط به روش ماشین بردار پشتیبان با 75 درصد بود. نتایج حاصل از این مقاله نشان داد که با روش پیشنهادی ارائه شده علاوه بر اینکه می‌توان افراد یک جامعه را از لحاظ چاقی و لاغری دسته بندی کرد به دقت بالاتری نسبت به بیشتر روش‌هایی که تا کنون ارائه شده‌اند، رسید. با توجه به راهکارها و نتایج این پژوهش با افزایش تصاویر افراد علاوه بر بالا بردن دقت به سطح کاربردی‌تری خواهد رسید.
کلیدواژه‌ها

1.      Ahn, S. H., Wang, C., Shin, G. W., Park, D., Kang, Y. H., Joibi, J. C., & Yun, M. H. (2018, December). Comparison of clustering methods for obesity classification. In 2018 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) (pp. 1821-1825). IEEE.
2.      Akman, M., Uçar, M. K., Uçar, Z., Uçar, K., Baraklı, B., & Bozkurt, M. R. (2022). Determination of body fat percentage by gender based with photoplethysmography signal using machine learning algorithm. IRBM43(3), 169-186.
3.      Altman, N. S. (1992). An introduction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. The American Statistician46(3), 175-185.
4.      Chatterjee, A., Gerdes, M. W., & Martinez, S. G. (2020). Identification of risk factors associated with obesity and overweight—a machine learning overview. Sensors20(9), 2734.
5.      Chen, H. L. (2015). The scope and impact of obesity in Vermont—strategies for change. Preventive Medicine80, 44-46.
6.      Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning20, 273-297.
7.      El Naqa, I., & Murphy, M. J. (2015). What is machine learning? (pp. 3-11). Springer International Publishing.
8.      Ferenci, T., & Kovacs, L. (2018). Predicting body fat percentage from anthropometric and laboratory measurements using artificial neural networks. Applied Soft Computing67, 834-839.
9.      Gavari Bami, H., Moharamkhani, E., Zadmehr, B., Najafpoor, V., & Shokouhifar, M. (2022). Detection of zeroday attacks in computer networks using combined classification. Concurrency and Computation: Practice and Experience34(27), e7312.
10.  Hall, P., Park, B. U., & Samworth, R. J. (2008). Choice of neighbor order in nearest-neighbor classification.
11.  Hasanvand, M., Nooshyar, M., Moharamkhani, E., & Selyari, A. (2023, April). Machine Learning Methodology for Identifying Vehicles Using Image Processing. In Artificial Intelligence and Applications (Vol. 1, No. 3, pp. 170-178).
12.  Harty, P. S., Sieglinger, B., Heymsfield, S. B., Shepherd, J. A., Bruner, D., Stratton, M. T., & Tinsley, G. M. (2020). Novel body fat estimation using machine learning and 3-dimensional optical imaging. European journal of clinical nutrition74(5), 842-845.
13.  Hussain, S. A., Cavus, N., & Sekeroglu, B. (2021). Hybrid machine learning model for body fat percentage prediction based on support vector regression and emotional artificial neural networks. Applied Sciences11(21), 9797.
14.  Kim, O., Kim, M. S., Kim, J., Lee, J. E., & Jung, H. (2018). Binge eating disorder and depressive symptoms among females of child-bearing age: the Korea Nurses' Health Study. BMC psychiatry18(1), 1-8.
15.  Liu, Z., Chen, Y., & Li, Z. (2009, March). Camshift-based real-time multiple vehicle tracking for visual traffic surveillance. In 2009 WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering (Vol. 5, pp. 477-482). IEEE.
16.  Moharamkhani, E., Yahyaei Feriz Hendi, M., Bandar, E., Izadkhasti, A., & Sirwan Raza, R. (2022). Intrusion detection system based firefly algorithmrandom forest for cloud computing. Concurrency and Computation: Practice and Experience34(24), e7220.
17.  Rosenblatt, F. (1962). Principles of neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms (Vol. 55). Washington, DC: Spartan books.
18.  Ruggeri, F., Kenett, R., & Faltin, F. W. (2007). Encyclopedia of statistics in quality and reliability. (No Title).
19.  Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1985). Learning internal representations by error propagation.
20.  Uçar, M. K., Ucar, Z., Köksal, F., & Daldal, N. (2021). Estimation of body fat percentage using hybrid machine learning algorithms. Measurement167, 108173.