論文の概要: Mask Detection and Classification in Thermal Face Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02931v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 08:41:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 14:45:55.248561
• Title: Mask Detection and Classification in Thermal Face Images
• Title（参考訳）: 熱顔画像におけるマスク検出と分類
• Authors: Natalia Kowalczyk and Jacek Rumi\'nski
• Abstract要約: サーマルイメージングの使用は、顔にマスクを検出(局所化)する可能性を分析するために検討された。 熱画像再構成問題で最初に訓練されたオートエンコーダ上に構築された畳み込みニューラルネットワークモデルに対して,最も優れた結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.132096006921048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face masks are recommended to reduce the transmission of many viruses, especially SARS-CoV-2. Therefore, the automatic detection of whether there is a mask on the face, what type of mask is worn, and how it is worn is an important research topic. In this work, the use of thermal imaging was considered to analyze the possibility of detecting (localizing) a mask on the face, as well as to check whether it is possible to classify the type of mask on the face. The previously proposed dataset of thermal images was extended and annotated with the description of a type of mask and a location of a mask within a face. Different deep learning models were adapted. The best model for face mask detection turned out to be the Yolov5 model in the "nano" version, reaching mAP higher than 97% and precision of about 95%. High accuracy was also obtained for mask type classification. The best results were obtained for the convolutional neural network model built on an autoencoder initially trained in the thermal image reconstruction problem. The pretrained encoder was used to train a classifier which achieved an accuracy of 91%.
• Abstract（参考訳）: 顔マスクは、多くのウイルス、特にSARS-CoV-2の感染を減らすために推奨される。 そのため、顔にマスクがあるかどうか、どのようなマスクが着用されているのか、どのように着用されているのかを自動で検出することが重要な研究課題である。 本研究では, 顔にマスクを検出(局所化)する可能性を解析し, 顔にマスクの種類を分類できるかどうかを確認するため, 熱画像を用いた。 提案した熱画像のデータセットは拡張され、マスクの種類とマスクの位置が説明され、注釈が付された。 異なる深層学習モデルが適応された。 マスク検出の最良のモデルは「ナノ」バージョンでヨロフ5モデルであることが判明し、mAPは97%以上、精度は約95%に達した。 マスク型分類にも高い精度が得られた。 その結果, 熱画像再構成問題で訓練されたオートエンコーダを用いた畳み込みニューラルネットワークモデルが得られた。 プリトレーニングエンコーダは、精度91%の分類器の訓練に使用された。

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