Using Yolo for Mask Recognition

Natalya Demidchik, D. B. Tulepbergenov, Алия Жексембаевна Кинтонова, Natalya Glazyrina, И. И. Фураева, A A Senkovskaya

2022

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.1109/sist54437.2022.9945784

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This project is designed to recognize face masks on an image using TensorFlow, Keras machine learning tools, YOLO-based Convolutional Neural Network family of models and a selection of 852 photos. This technology will enable the automated verification of masks on real-time video from surveillance cameras, which will contribute to the implementation of the requirements of the Ministry of Healthcare of the Republic of Kazakhstan on the compliance with the mask regime. This application is designed to monitor wearing compliance with medical mask requirements at L.N. Gumilyov Eurasian National University in Nur-Sultan.