基于深度神经网络的快速口罩检测与人员识别模型
计算机视觉与模式识别
2021-12-21 v1 机器学习
摘要
随着 Covid-19 不断发生变异，每隔三四个月就会出现一种新的变异株，并带来更致命的问题。预防新冠病毒感染的措施是接种疫苗和佩戴口罩。本文实现了一种名为 Insight face 的新口罩检测与人员识别模型，该模型基于 SoftMax 损失分类算法 Arc Face 损失，并命名为 RFMPI-DNN（基于深度神经网络的快速人脸检测与人员识别模型，Rapid Face Detection and Person Identification Model based on Deep Neural Networks），以相较于现有其他模型更快速地检测口罩与人员身份。为与我们的新模型进行比较，我们使用了此前的 MobileNet_V2 模型与人脸识别模块，以在耗时方面进行有效对比。系统中所提出的模型在各个方面均优于本文中所比较的模型。
引用
@article{arxiv.2112.09951,
title = {Rapid Face Mask Detection and Person Identification Model based on Deep Neural Networks},
author = {Abdullah Ahmad Khan and Mohd. Belal and GhufranUllah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.09951},
year = {2021}
}
备注
12 pages , 15 figures , International Conference