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J-GLOBAL ID：202202213530719779   整理番号：22A0887231

コンピュータビジョンと深層学習を用いたCOVID-19疾患予防のためのフェイスマスク検出: アルゴリズム,フレームワーク,研究および実装課題【JST・京大機械翻訳】

Facemask Detection to Prevent COVID-19 Disease Using Computer Vision and Deep Learning: Algorithms, Frameworks, Research and Implementation Challenges

著者 (3件)： Chawla Akhil (Electronics and Telecommunication Engineering, RV College of Engineering, Bengaluru, Karnataka, India) ,  Praagna Prasad M. (Electronics and Telecommunication Engineering, RV College of Engineering, Bengaluru, Karnataka, India) ,  Mohana (Electronics and Telecommunication Engineering, RV College of Engineering, Bengaluru, Karnataka, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1415  ページ： 729-745  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 進行中の地球規模のCOVID-19パンデミックは,誰の生活に影響を与え,経済を林分にもたらす。世界保健機関(WHO)と政府は,社会のジスタンシングと公共の場所のマスクの供与が,COVID-19の伝送速度の低減に役立っていることを見出した。顔マスクにおける家庭のステップアウトは,人々によってしばしば違反される社会的義務と法律の有名であり,従って,アクセス可能で効率的な顔マスク検出モデルは,病気の拡散を抑止するのを助ける。リアルタイムの個人上の顔マスクの検出と同定は,深学習とコンピュータビジョンを使用するが,COVID-19パンデミックと戦うのに役立つ技術ベースの解決策を確立する。本論文では,顔マスクと顔マスク違反者を供与する人を同定するために,実時間動作モデルを確立するために必要な様々な深層学習アーキテクチャ,設計,モデルおよびパラメータを確立した。この調査の主な成果は,様々な公共環境または場所に対して実時間で顔検出モデルを構築するのを助ける様々な深層移動学習アルゴリズムとパラメータに光をもたらすことである。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  検出 ,  *学習 ,  政府 ,  *マスク ,  対策 ,  伝送速度 ,  *コンピュータビジョン ,  林分 ,  深層 ,  計算機アーキテクチャ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 顔検出 ,  *フェイスマスク ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： フェイスマスク検出 ,  COVID-19疾患 ,  深層学習 ,  WHO ,  ICMR ,  コンピュータビジョン ,  人工知能

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： コンピュータビジョン ,  深層学習 ,  疾患予防 ,  フェイスマスク ,  アルゴリズム ,  フレームワーク ,  研究 ,  実装