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利用数据增强技术进行口罩覆盖下的面部情绪识别
通过 AI 技术的计算机视觉系统识别戴口罩人群的情感，提出了一个新的挑战。本研究提出了一种能够识别不同面具人群情感的面部情感识别系统，并采用了一种新的数据增强技术来改善模型的性能。通过对四种面具类型的每张面部图像进行训练，评估了四个卷积神经
PDF7 months ago
基于深度学习的卷积神经网络模型进行佩戴口罩个体的分类和检测
利用深度学习创建了一个实时检测视频和图像中口罩的模型，该研究旨在提高安全性，特别是敏感区域，通过图像预处理、图像裁剪和图像分类三个阶段来识别带口罩的人脸，并通过网络摄像头或闭路电视摄像机进行持续监控，如果发现没有戴口罩的人，则触发安全警报。
PDF8 months ago
遮挡人脸数据集生成与遮挡人脸识别
在后疫情时代，面对戴口罩给普通人脸识别带来的巨大挑战，研究人员使用预训练的 VGG16 和 ResNet50 模型提取特征，并创建了一个更具挑战性的带口罩人脸数据集，通过选择 50 个身份从 Labelled Faces in the Wi
PDF8 months ago
借助机器学习算法进行遮面人脸识别的探索性研究
本文介绍了一项关于带口罩可识别面部的研究，通过使用 6 种机器学习算法并生成遮面脸部图像，我们评估了这些算法在带口罩和不带口罩的情况下的识别表现。
PDFa year ago
热成像人脸图像的口罩检测和分类
本文报道了使用热成像技术可以检测口罩佩戴的位置和类型，从而解决新冠病毒传播的问题，针对不同的深度学习模型，本文提出了一种 Yolov5 模型及一个基于卷积神经网络的自编码器分类器，准确率分别达到 97％和 91％。
PDFa year ago
COVID-19 背景下正确 / 错误佩戴口罩人脸图像数据集 MaskedFace-Net
本文提出三种类型的口罩面孔检测数据集，包括正确佩戴口罩的口罩面数据集（CMFD），错误佩戴口罩的口罩面数据集（IMFD）以及用于全球口罩面检测的它们的组合（MaskedFace-Net），这些数据集可用于培训深度学习模型。这些数据集提供了检
PDF4 years ago
一般民众使用口罩可能遏制 COVID-19 流行病的潜力建模：是否戴口罩的问题
近乎全民使用效果适中的口罩可能使得 COVID-19 在美国纽约州的项目死亡率降低 17%~45%, 使得 COVID-19 不断疫情传播得到遏制，与其他非药物措施的结合可能是最有效的方式。
PDF4 years ago
人脸口罩识别数据集和应用
本文提出了三种不同类型的口罩脸识别数据集，以提高口罩脸识别技术的识别性能，并开发了多粒度口罩脸识别模型，其准确率可达 95％，超过行业报道的结果。
PDF4 years ago
CVPR带有条件 GAN 的面罩引导肖像编辑
本文提出了一种通过使用面部覆盖蒙版的条件生成式对抗网络生成更具多样性、质量、可控性的逼真面部，该方法可用于本地面部编辑、面部合成和交换，同时提供了数据增强的选项以加强面部分析的性能。
PDF5 years ago