身体质量指数（Body Mass Index, BMI）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。它通过身高和体重进行计算，是评估超重和肥胖等健康风险的重要指标。传统的BMI测量需要明确的身高和体重数据，但在许多场景下，我们可能无法直接获取这些信息。随着计算机视觉和人工智能技术的飞速发展，从图像中提取和分析人体生物特征成为可能。
本项目旨在探索一个有趣且具有挑战性的问题：我们能否仅通过一张面部照片来估算一个人的BMI？如果能够实现，这项技术在健康评估、个性化推荐、娱乐应用等领域将具有潜在的应用价值。它将传统的、需要数据输入的健康评估方式，转变为一种更加直观、便捷的视觉感知过程。因此，本项目的核心任务是构建一个深度学习模型，挖掘人脸图像中与BMI相关的细微视觉线索，并实现一个从图像输入到BMI值输出的完整预测系统。
● 项目介绍：本项目设计并实现了一个从单张人脸图像预测BMI的端到端系统。我们自行爬取数据并制作数据集，设计并实现了一个轻量级CNN。最终，模型在独立测试集上取得了4.39的平均绝对误差（MAE），并使用Flask框架将其封装成一个可交互的Web应用，完整实现了从数据获取、模型训练到服务部署的全流程。
● 主要贡献：担任项目组长，全面负责项目的规划、执行与交付，统筹小组任务分配与协同；主导了核心算法的探索与实现，解决模型不收敛的问题；负责了从零到一的数据集构建工作；主导了模型的最终训练、评估与部署。
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