人脸口罩助手：基于手机的人脸口罩使用阶段检测
计算机视觉与模式识别
2020-10-14 v1 机器学习
摘要
2019 冠状病毒病（COVID-19）自 2019 年 12 月大规模爆发以来已蔓延全球，给全世界造成了巨大损失。确诊和死亡病例均已达较为惊人的数字。导致 COVID-19 的冠状病毒 2 型（SARS-CoV-2）可通过微小呼吸道飞沫传播。为从源头遏制其传播，佩戴口罩是一种便捷有效的措施。在大多数情况下，人们以高频但短时方式使用口罩。针对我们不知口罩处于何种使用阶段的问题，我们提出了一种基于手机的检测系统。我们首先从口罩微距照片的灰度共生矩阵（GLCM）中提取四个特征。接着，利用 KNN 算法完成一个三结果检测系统。验证实验结果表明，我们的系统在测试数据集上可达到 82.87% 的精度（标准差=8.5%）。在未来工作中，我们计划将检测对象扩展至更多口罩类型。本工作表明，所提出的手机显微镜系统可用作口罩使用过程中的助手，可能在抗击 COVID-19 中发挥积极作用。
引用
@article{arxiv.2010.06421,
title = {Face Mask Assistant: Detection of Face Mask Service Stage Based on Mobile Phone},
author = {Yuzhen Chen and Menghan Hu and Chunjun Hua and Guangtao Zhai and Jian Zhang and Qingli Li and Simon X. Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06421},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 9 figures