【摘 要】
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自疫情爆发以来,COVID-19病毒极大地威胁着人类的健康,因此开发出一套防疫门禁系统具有重要意义。在使用口罩人脸数据集的前提下,对使用YOLOv3-tiny网络实现高精度高速度的实时口罩佩戴监督检测进行了研究;通过训练带注意力机制的ResNeSt50网络结构,在应用阶段修改其网络结构的分类器,实现了口罩佩戴情况下的人脸身份识别。通过对具体工作流程的研究使用多线程技术实现两大功能的同时运作。实验结
【机 构】
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中山大学 电子与信息工程学院, 广东 广州 510006
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自疫情爆发以来,COVID-19病毒极大地威胁着人类的健康,因此开发出一套防疫门禁系统具有重要意义。在使用口罩人脸数据集的前提下,对使用YOLOv3-tiny网络实现高精度高速度的实时口罩佩戴监督检测进行了研究;通过训练带注意力机制的ResNeSt50网络结构,在应用阶段修改其网络结构的分类器,实现了口罩佩戴情况下的人脸身份识别。通过对具体工作流程的研究使用多线程技术实现两大功能的同时运作。实验结果表明口罩检测模型的准确率在90%左右和召回率在95%左右,戴口罩的人脸识别在设定特定阈值下TAR(Tr
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