PHÂN LỚP ẢNH MẶT NGƯỜI ĐEO KHẨU TRANG SỬ DỤNG KỸ THUẬT HỌC CHUYỂN TIẾP TỪ MẠNG MOBILENET V2
DOI:
https://doi.org/10.5281/Keywords:
COVID-19, masked face detection, face mask classification, face mask recognition, Deep Learning.Abstract
Dịch bệnh COVID-19 đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến kinh tế, xã hội, chỉnh trị trên toàn cầu. Nhằm hạn chế sự lây lan của dịch bệnh, quy định bắt buộc con người đeo khẩu trang nơi công cộng đang trở nên phổ biến. Sử dụng kỹ thuật Deep Learning để phát hiện khuôn mặt người đeo khẩu trang có thể giúp giám sát hành vi của con người, góp phần hạn chế đại dịch COVID-19. Tuy nhiên, đeo khẩu trang không đúng quy cách sẽ giảm hiệu quả phòng ngừa Dịch COVID-19. Bài bảo này, với mục đích sử dụng kỹ thuật học chuyển tiếp đối với mạng Mobilenet V2 trên tập dữ liệu Face-Mask-Label Dataset (FMLD) và tập dữ liệu Flickr- Faces-HQ Dataset (FFHQ) nhằm phân loại các trạng thái đeo khẩu trang trên khuôn mặt người. Kết quả cho thấy, sử dụng kỹ thuật học chuyển tiếp có độ chính xác đạt 99%.
