PHÁT HIỆN KHẨU TRANG KHUÔN MẶT BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU
Tóm tắt
Ô nhiễm môi trường và bệnh về đường hô hấp như là đại dịch COVID-19, có khả năng lây nhiễm qua không khí và ảnh hưởng đến sức khỏe của con người. Để bảo vệ sự an toàn cho bản thân và trong cộng đồng thì một trong các giải pháp được đề xuất là đeo khẩu trang. Vì thế, bài nghiên cứu này tập trung vào sự phát hiện khuôn mặt người có đeo khẩu trang hoặc không đeo khẩu trang từ dữ liệu của camera giám sát, dữ liệu video thu thập được kết hợp một thuật toán học sâu Convolutional Neural Network (CNN), học máy sẽ phân loại dữ liệu ra hai nhãn. Kết quả thực nghiệm đã đóng góp được hai vấn đề chính: một là phát hiện đeo khẩu trang và không đeo khẩu trang, hai là: đề xuất hai mô hình học sâu CNN được đánh giá và được so sánh cho sự hiệu quả cho các công thức: Accuracy, Precision, Recall và F1-Score với kết quả đã đạt được độ chính xác là 99.94%.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTrích dẫn
Bhuiyan, M. R., Khushbu, S. A., & Islam, M. S. (2020). A Deep Learning Based Assistive System to Classify COVID-19 Face Mask for Human Safety with YOLOv3. In 2020 11th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) (pp. 1-5). Kharagpur, India. http://doi.org/10.1109/ICCCNT49239.2020.9225384
Dam, L. M., & Nguyen, T. H. (2023). An Approach to Human Face Recognition by Machine Learning Training. Ho Chi Minh City University of Education Journal of Science, 20(1), 165-179.
Huynh, T. T., & Nguyen, T. H. (2022). On The Performance of Intrusion Detection Systems with Hidden Multilayer Neural Network using DSD Training. International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), 14(1), 117-137.
Jessica Li. (2021, 6). Kaggle. (Product Manager at Kaggle) Retrieved from https://www.kaggle.com/jessicali9530
Khan, M., Chakraborty, S., Astya, R., & Khepra, S. (2019). Face Detection and Recognition Using OpenCV. In 2019 International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems (ICCCIS) (pp. 116-119). Greater Noida, India. http://doi.org/10.1109/ICCCIS48478.2019.8974493
Kore, S., Pise, P., Thakare, P., & Morey, J. (2023a). A Survey on Face Mask Detection. Tijer - International Research Journal, 10(2), 780-784.
Kore, S., Pise, P., Thakare, P., & Morey, J. (2023b). Real Time Face Mask Detection System. Journal For Basic Sciences, 23(6), 452-461.
Li, B. Q. (2020). Identifying Facemask-Wearing Condition Using Image Super-Resolution with Classification Network to Prevent COVID-19. Sensors. MDPI, 1-23.
Mare, T., Duta, G., Georgescu, M.-I., Sandru, A., Alexe, B., Popescu, M., & Ionescu, R. T. (2021). A realistic approach to generate masked faces applied on two novel masked face recognition data sets (arXiv e-Print 2109.01745). https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.01745
MinhLinhEdu. (2023). Face-Mask-Dataset. https://github.com/MinhLinhEdu/Face-Mask-Dataset-of-Jessica-Li-Product-Manager-at-Kaggle
Nguyen, S. H., & Ha, D. T. (2023). A Lightweight Method for Detecting Cyber Attacks in High-Traffic Large Networks Based on Clustering Techniques. International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), 15(1), 35-51.
Saiful Azian, S. J. B., Ng, H., Yap, T. T. V., Tong, H. L., Goh, V. T., & Cher, D. T. (2022). Face Mask Detection Using Deep Learning. In Proceedings of the International Conference on Computer, Information Technology and Intelligent Computing (CITIC 2022) (pp. 279-288). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/978-94-6463-094-7_22
Wang, Z., Wang, G., Huang, B., Xiong, Z., Hong, Q., Wu, H., Yi, P., Jiang, K., Wang, N., Pei, Y., Chen, H., Miao, Y., Huang, Z., & Liang, J. (2020). Masked Face Recognition Dataset and Application (arXiv preprint arXiv:2003.09093). https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.09093
Yadav, R., Gautam, S., & Das, R. R. (2022, September 6). Covid Face Mask Detection Using Neural Networks (Version 1). Preprint available at Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1982995/v1
DOI: https://doi.org/10.54607/hcmue.js.20.11.3933(2023)
Tình trạng
- Danh sách trống