README.md

metadata

title: Body Fat Estimation from Photo
emoji: 📷
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: gradio
app_file: app.py
pinned: false
license: mit

ประเมิน % ไขมันในร่างกายจากภาพถ่าย

โครงงาน: การพัฒนาแอปพลิเคชันประเมินเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายจากภาพถ่ายด้วยเทคนิค Computer Vision เพื่อคำนวณพลังงานและสารอาหารที่เหมาะสมต่อวัน

ภานุพงศ์ สนไชย · ที่ปรึกษา: รศ.ดร.สาธิต อินทจักร์

---

ระบบทำงานยังไง

รูปถ่าย ─┬─► detectron2 + Pose2Seg ──► 7 อัตราส่วนร่างกาย ─┐
         └─► DenseNet121 (fine-tuned) ─► 15 deep features ─┴─► SVR ──► BMI
                                                                       │
                        ┌──────────────────────────────────────────────┘
                        ▼
             Deurenberg ──► % ไขมัน ──► LBM ──► Katch-McArdle ──► BMR
                                                                   │
                                            × ระดับกิจกรรม ──► TDEE ──► แคลอรี่/วัน
                                                                   │
                                                    ──► โปรตีน / ไขมัน / คาร์บ (กรัม)

ผลความแม่นยำ (ทำนาย BMI)

วิธี	MAE	R²
MediaPipe + SVR	5.46	0.16
DenseNet (frozen) + ratio	5.07	0.26
ResNet reproduce (single-split)	4.12	0.55
DenseNet fine-tuned (10-fold CV)	2.46	—
DenseNet fine-tuned (single-split test)	3.77	0.60
งานอ้างอิง (DenseNet, 10-fold)	3.84	—

ข้อมูล: 2DImage2BMI (4,189 ภาพ)

สูตรที่ใช้

ขั้น	สูตร	อ้างอิง
BMI → % ไขมัน	1.20·BMI + 0.23·อายุ − 10.8·เพศ − 5.4	Deurenberg et al., 1991
น้ำหนัก	BMI × ส่วนสูง²	นิยาม BMI
BMR (หลัก)	370 + 21.6 × LBM	Katch & McArdle, 1996
BMR (เทียบ)	10w + 6.25h − 5a ± c	Mifflin et al., 1990
TDEE	BMR × PAL	FAO/WHO/UNU, 2001
สารอาหาร	โปรตีน 2.0 g/kg · ไขมัน 0.9 g/kg · คาร์บที่เหลือ	JISSN, 2014

⚠️ ข้อจำกัด

• ค่า % ไขมันเป็น การประมาณ (± 5%) ไม่ใช่การวัดทางการแพทย์ ใช้แทน DEXA / InBody ไม่ได้
• ชุดข้อมูลที่ใช้เทรนไม่มีค่าไขมันที่วัดจริง — ระบบพิสูจน์ได้เฉพาะความแม่นยำของการทำนาย BMI ส่วนการแปลง BMI → ไขมัน อาศัยสูตรมาตรฐาน (ซึ่งมีความคลาดเคลื่อนของตัวเอง)
• ความผิดพลาดของ BMI จะถูกขยายต่อในขั้นถัดไป (สูตร Deurenberg คูณ 1.20)
• โมเดลตัดขั้นตอนลบแขนออกจาก mask (SCHP build ไม่ผ่าน) ทำให้การวัดสัดส่วนคลาดเล็กน้อย
• ต้องกรอกส่วนสูงเอง เพราะภาพถ่ายใบเดียวไม่มีวัตถุอ้างอิงให้แปลง pixel เป็นเซนติเมตร
• รองรับภาพคนเดียว ยืนตรง เห็นเต็มตัว พื้นหลังโล่ง

ข้อมูลทางเทคนิค

• รันบน CPU (HF Spaces ฟรี) — ภาพละประมาณ 5–15 วินาที
• ครั้งแรกหลัง Space ตื่นจากหลับ จะช้ากว่าปกติเพราะต้องโหลดโมเดล