論文の概要: Face Mask Assistant: Detection of Face Mask Service Stage Based on Mobile Phone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06421v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 08:49:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:58:25.876367
• Title: Face Mask Assistant: Detection of Face Mask Service Stage Based on Mobile Phone
• Title（参考訳）: 顔マスクアシスタント:携帯電話による顔マスクサービスステージの検出
• Authors: Yuzhen Chen, Menghan Hu, Chunjun Hua, Guangtao Zhai, Jian Zhang, Qingli Li, Simon X. Yang
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの原因であるシンドロームウイルス2(SARS-CoV-2)は、小さな呼吸液滴によって伝達される。 発生源での拡散を抑制するため、マスクを着用することは便利で効果的な手段である。 携帯電話を用いた検知システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.26022029969275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) has spread all over the world since it broke out massively in December 2019, which has caused a large loss to the whole world. Both the confirmed cases and death cases have reached a relatively frightening number. Syndrome coronaviruses 2 (SARS-CoV-2), the cause of COVID-19, can be transmitted by small respiratory droplets. To curb its spread at the source, wearing masks is a convenient and effective measure. In most cases, people use face masks in a high-frequent but short-time way. Aimed at solving the problem that we don't know which service stage of the mask belongs to, we propose a detection system based on the mobile phone. We first extract four features from the GLCMs of the face mask's micro-photos. Next, a three-result detection system is accomplished by using KNN algorithm. The results of validation experiments show that our system can reach a precision of 82.87% (standard deviation=8.5%) on the testing dataset. In future work, we plan to expand the detection objects to more mask types. This work demonstrates that the proposed mobile microscope system can be used as an assistant for face mask being used, which may play a positive role in fighting against COVID-19.
• Abstract（参考訳）: 2019年12月に大規模に発生して以来、covid-19(covid-19)は世界中に広がり、世界中で大きな損失をもたらした。 確認されたケースも死亡例も比較的恐ろしい数に達している。 新型コロナウイルスの原因であるシンドロームウイルス2(SARS-CoV-2)は、小さな呼吸液滴によって伝達される。 ソースの広がりを抑制するため、マスクを着用することは便利で効果的な手段である。 多くの場合、マスクを頻繁に使うが、短時間で使う。 マスクのどのサービスステージが属しているかわからない問題を解決することを目的として,携帯電話による検出システムを提案する。 まず,顔マスクのマイクロフォトのGLCMから4つの特徴を抽出する。 次に、knアルゴリズムを用いて3値検出システムを実現する。 検証実験の結果,テストデータセット上での精度は82.87%(標準偏差=8.5%)に達した。 今後の作業では、検出対象をより多くのマスクタイプに拡大する予定です。 この研究は、提案された移動顕微鏡システムを、マスク使用の補助として使用できることを示し、新型コロナウイルスとの戦いにおいて肯定的な役割を果たす可能性がある。

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