PHÁT HIỆN KHẨU TRANG KHUÔN MẶT BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU

Abstract

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%.