Отрывок: 5. Проблема имитации защитных масок Надежность методов обнаружения защитных ма- сок на лицах людей значительно ухудшается при пе- рекрытии лица другими предметами, отличными от защитной маски. Поэтому в данном параграфе анали- зируется работоспособность предложенных методов на случайных изображениях из тестовой выборки корпуса MAFA. Для анализа используются тепловые карты [24]. Построение тепловых карт дает возмож- ность визуализировать то, что оценивает н...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Рюмина, Е.В. | - |
dc.contributor.author | Рюмин, Д.А. | - |
dc.contributor.author | Маркитантов, М.В. | - |
dc.contributor.author | Карпов, А.А. | - |
dc.date.accessioned | 2023-06-21 14:07:32 | - |
dc.date.available | 2023-06-21 14:07:32 | - |
dc.date.issued | 2022-08 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20230602\104070 | ru |
dc.identifier.citation | Рюмина, Е.В. Метод генерации обучающих данных для компьютерной системы обнаружения защитных масок на лицах людей / Е.В. Рюмина, Д.А. Рюмин, М.В. Маркитантов, А.А. Карпов // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 4. – С. 603-611. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1039. | ru |
dc.identifier.uri | 10.18287/2412-6179-CO-1039 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Metod-generacii-obuchaushih-dannyh-dlya-komputernoi-sistemy-obnaruzheniya-zashitnyh-masok-na-licah-ludei-104070 | - |
dc.description.abstract | Мониторинг и оценка уровня безопасности отдельных граждан и общества в целом является одной из важнейших проблем современного мира, который вынужден меняться в связи с возникновением коронавируса COVID-19. Для повышения уровня безопасности общества необходимы новые информационные технологии, способные остановить распространение пандемии за счет минимизации угроз новых вспышек и мониторинга соблюдения людьми защитных мер. К таким технологиям относятся, в частности, компьютерные системы для автоматизированного отслеживания наличия защитных масок на лицах людей. Для таких систем предлагается метод генерации обучающих данных, который объединяет такие способы аугментации данных, как Mixup и Insert. Предложенный метод апробируется на двух корпусах – MAsked FAce и Real-World Masked Face Recognition Dataset, для которых достигаются значения невзвешенной средней полноты при обнаружении масок в 98,51% и 98,50%. Кроме того, эффективность предложенного метода апробируется на изображениях с имитацией защитных масок на лицах людей и предлагается автоматизированный способ для уменьшения ошибок I и II рода. С помощью предложенного автоматизированного способа удается сократить количество ошибок II рода с 174 до 32 для корпуса Real-World Masked Face Recognition Dataset и с 40 до 14 для изображений с нарисованными защитными масками на реальных лицах людей. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена при поддержке проекта фонда РФФИ № 20-04-60529-вирусы, а также частично в рамках бюджетной темы № 0073-2019-0005. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 46;4 | - |
dc.subject | обнаружение защитных масок | ru |
dc.subject | COVID-19 | ru |
dc.subject | имитация защитных масок | ru |
dc.subject | генерация данных | ru |
dc.subject | визуальные характеристики | ru |
dc.subject | тепловая карта | ru |
dc.title | Метод генерации обучающих данных для компьютерной системы обнаружения защитных масок на лицах людей | ru |
dc.title.alternative | A method for generating training data for a protective face mask detection system | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | 5. Проблема имитации защитных масок Надежность методов обнаружения защитных ма- сок на лицах людей значительно ухудшается при пе- рекрытии лица другими предметами, отличными от защитной маски. Поэтому в данном параграфе анали- зируется работоспособность предложенных методов на случайных изображениях из тестовой выборки корпуса MAFA. Для анализа используются тепловые карты [24]. Построение тепловых карт дает возмож- ность визуализировать то, что оценивает н... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.15 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2412-6179_2022_46-4_603-611.pdf | 5.45 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.