論文の概要: Rapid Face Mask Detection and Person Identification Model based on Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09951v1
• Date: Sat, 18 Dec 2021 15:29:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 15:46:37.408954
• Title: Rapid Face Mask Detection and Person Identification Model based on Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた顔マスク迅速検出と人物識別モデル
• Authors: Abdullah Ahmad Khan (1), Mohd. Belal (2) and GhufranUllah (3) ((1,2 and 3) Aligarh Muslim University)
• Abstract要約: コビッドウイルスは常に変異しており、3～4ヶ月で新たな変異が導入された。 私たちがCovidを手に入れるのを防ぐものは、予防接種を受け、フェイスマスクを着用していることです。 本論文では,新しい顔マスク検出・人物認識モデルであるInsight Faceを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Covid-19 has been constantly getting mutated and in three or four months a new variant gets introduced to us and it comes with more deadly problems. The things that prevent us from getting Covid is getting vaccinated and wearing a face mask. In this paper, we have implemented a new Face Mask Detection and Person Recognition model named Insight face which is based on SoftMax loss classification algorithm Arc Face loss and names it as RFMPI-DNN(Rapid Face Detection and Peron Identification Model based on Deep Neural Networks) to detect face mask and person identity rapidly as compared to other models available. To compare our new model, we have used previous MobileNet_V2 model and face recognition module for effective comparison on the basis of time. The proposed model implemented in the system has outperformed the model compared in this paper in every aspect
• Abstract（参考訳）: Covid-19は常に変異しており、3～4ヶ月で新たな変異が出現し、より致命的な問題が発生しています。 私たちがCovidを手に入れるのを防ぐものは、予防接種を受け、フェイスマスクを着用していることです。 本稿では,ソフトマックス損失分類アルゴリズムであるarc face lossに基づいて,rfmpi-dnn(rapid face detection and peron identification model on deep neural networks based on deep neural networks)と命名し,顔マスクと人物識別を他のモデルと比較して迅速に検出する,新しい顔マスク検出モデルであるinsight faceを実装した。 新しいモデルを比較するために,従来のMobileNet_V2モデルと顔認識モジュールを用いて時間に基づく効果的な比較を行った。 システムに実装された提案モデルは,各面において本論文で比較したモデルより優れている。

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