Deep Learning based CNN Model for Classification and Detection of Individuals Wearing Face Mask

要約

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックに対応して、保護対策に対する重要な需要があり、主な安全手段としてフェイスマスクが登場しています。
このアプローチには 2 つの戦略が含まれます。1 つ目は顔を検出することで顔の存在を認識し、2 つ目はそれらの顔上のマスクを識別することです。
このプロジェクトでは、ディープラーニングを利用して、画像だけでなくリアルタイムのストリーミングビデオからフェイスマスクを検出できるモデルを作成します。
物体検出の一側面である顔検出は、セキュリティ、生体認証、法執行などのさまざまな分野で応用されています。
世界中でさまざまな検出システムが開発され、実装されています。畳み込みニューラル ネットワークは、物体検出の精度と速度に優れているため選択されています。
実験結果は、テスト データに対するモデルの優れた精度を証明しています。
この研究の主な焦点は、特に機密領域のセキュリティを強化することです。
研究論文では、顔を中心としたマスクを使用した高速画像前処理方法を提案しています。
このシステムは、特徴抽出と畳み込みニューラル ネットワークを使用して、マスクを着用している個人を分類して検出します。
研究は、画像の前処理、画像のトリミング、画像の分類という 3 つの段階で展開され、マスクされた顔の識別に全体的に貢献します。
Web カメラまたは CCTV カメラによる継続的な監視により、マスクを着用していない人が検出された場合にセキュリティ警告がトリガーされ、継続的な監視が保証されます。

要約(オリジナル)

In response to the global COVID-19 pandemic, there has been a critical demand for protective measures, with face masks emerging as a primary safeguard. The approach involves a two-fold strategy: first, recognizing the presence of a face by detecting faces, and second, identifying masks on those faces. This project utilizes deep learning to create a model that can detect face masks in real-time streaming video as well as images. Face detection, a facet of object detection, finds applications in diverse fields such as security, biometrics, and law enforcement. Various detector systems worldwide have been developed and implemented, with convolutional neural networks chosen for their superior performance accuracy and speed in object detection. Experimental results attest to the model’s excellent accuracy on test data. The primary focus of this research is to enhance security, particularly in sensitive areas. The research paper proposes a rapid image pre-processing method with masks centred on faces. Employing feature extraction and Convolutional Neural Network, the system classifies and detects individuals wearing masks. The research unfolds in three stages: image pre-processing, image cropping, and image classification, collectively contributing to the identification of masked faces. Continuous surveillance through webcams or CCTV cameras ensures constant monitoring, triggering a security alert if a person is detected without a mask.

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