抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文は,マスクを着用しない人々を検出する簡単で効率的な方法を提案することにより,COVID-19の年代におけるマスク検出を扱う。この手法は特徴抽出ステップを含み,次にサポートベクトルマシンで構築された教師つき学習モデルを含む。RGBカラー画像に対する赤,緑および青チャネルを考慮することにより,色情報から特徴を形成した。マスクと非マスク画像を区別するために,カラーチャネルの比率を考慮した。このアプローチを,マスククラスが正例を表す2クラス問題を考慮して,マスクを着用または着用しない,人々のグループから抽出した1211の顔画像のセットで試験し,そこでは,非マスク顔が負の例である。画像データセットの一部を用いて,各クラスに対する判別特徴を学習するためのサポートベクトルマシンを訓練し,各試験サンプルに対する予測を行った。マスククラスのための画像セットは,単純で一般的な1色の外科マスクから複雑で挑戦的なパターン化マスクまでの範囲である。交差検証法を採用して,このアプローチをテストし,認識率として97.25%を得た。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】