基于改进人脸裁剪算法的新冠肺炎口罩识别用于人体安全防护
计算机视觉与模式识别
2021-11-10 v1 机器学习
神经与进化计算
摘要
在过去一年中，新冠肺炎疫情的爆发促使计算机视觉与机器学习算法被部署于各个领域以增强人类生活交互。新冠肺炎是一种高度传染的疾病，主要影响人体的呼吸器官。在这种情况下我们必须佩戴口罩，因为病毒可经空气传播，未戴口罩者可能受感染。我们的方案部署了一个计算机视觉与深度学习框架，用于从图像或视频中识别口罩。我们实现了一种边界依赖的人脸裁剪识别算法，该算法可利用27个关键点从图像中裁剪出人脸，随后预处理后的图像可进一步送入深度学习 ResNet50 模型。实验结果表明，在仅10个训练周期下，相较 YOLOV3 口罩识别架构取得了3.4%的显著提升。
引用
@article{arxiv.2110.04316,
title = {COVID-19 Face Mask Recognition with Advanced Face Cut Algorithm for Human Safety Measures},
author = {Arkaprabha Basu and Md Firoj Ali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.04316},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 7 figures