基于深度学习的口罩佩戴识别技术研究

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基于深度学习的口罩佩戴识别技术研究

王俊秀;路旭鹏;郁晓庆

【期刊名称】《智能计算机与应用》 【年(卷),期】2022(12)8

【摘 要】在公共场所佩戴口罩,是防止新型冠状病毒传染的最主要手段,在必要的场所,每个人都必须佩戴口罩以进行自我保护。在人群相对集中的公共场所,相互之间不可避免地存在遮挡干扰,从而产生了小范围内的复杂干扰识别问题。如果使用单一的卷积神经网络对口罩佩戴进行识别,有可能造成提取关键特征信息时聚焦度欠缺,出现特征提取不足等问题。因此本文提出一种两渠道卷积神经网络的佩戴口罩识别方法。在卷积神经网络的基础上,通过2个输入渠道,分别对眼睛区域和眼睛以下的区域,进行特征提取;最后通过基于决策层的信息融合方法,将2个渠道的识别结果加以融合,从而得到最终的识别结果,其平均识别准确率达到了98.8%。经过实验验证,该方法在佩戴口罩的识别上,取得了较好的识别准确率。 【总页数】5页(P110-113) 【作 者】王俊秀;路旭鹏;郁晓庆

【作者单位】太原工业学院计算机工程系;中北大学大数据学院 【正文语种】中 文 【中图分类】TP391 【相关文献】


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