Tóm tắt:
Nghiên cứu này trình bày phương pháp học sâu MobileNetV2 nhằm phát hiện người đeo khẩu trang trên ảnh và video thời gian thực. Mạng được huấn luyện để thực hiện nhận dạng hai lớp gồm những người đeo khẩu trang và những người không đeo khẩu trang, đầu vào là các ảnh mầu RBG với độ phân giải 224x224. Các ảnh mẫu được lấy từ cơ sở dữ liệu Real World Masked Face Dataset. Kết quả thử nghiệm trên bộ mẫu gồm 4591 mẫu cho khả năng phát hiện chính xác đạt 99.22% cho thấy đây là một trong những phương pháp góp phần hạn chế lây nhiễm dịch bệnh COVID-19 nhằm bảo vệ sức khỏe cộng đồng.
Năm 2024 
