XÂY DỰNG ỨNG DỤNG WEB NHẬN DIỆN VIỆC ĐEO KHẨU TRANG

Abstract

Trong bối cảnh hiện nay, đại dịch COVID-19 đang hoành thành trên toàn thế giới với tốc độ lây lan chống mặt, đại dịch còn kéo theo nền kinh tế bị ảnh hưởng nặng nề hàng ngàn người mất đi mạng sống, công việc và nhiều thứ khác nữa. Cùng vơi sự phát triển mạnh mẽ của nền khoa học máy tính hiện này việc áp dụng hay triển khai các thiết bị giám sát ở những nơi công cộng như nhà máy, xí nghiệp, trường học, khu công nghiệp,… để có thể dễ dàng quản lý tình hình nhân sự, công việc là việc hết sức phổ biến. Từ tình hình cụ thể của dịch bệnh cũng như những công nghệ đang phát triển trong việc giám sát bằng hình ảnh hoặc camera đó là lý do đề tài “Xây dựng website giám sát việc đeo khẩu trang” là một điều vô cùng cần thiết. Do đó tôi đề xuất “Xây dựng website giám sát việc đeo khẩu trang” với MobileNetV2 và DenseNet121. Cụ thể tôi sẽ áp dụng mô hình học sâu DeepLearning vào đề tài, sử dụng MobileNetV2 và DenseNet121 để phân loại ảnh. Tập dữ liệu được thu thập từ internet. Sau khi xử lý dữ liệu ta chia tập dữ liệu thành các tập dùng để huấn luyện, điều chỉnh tham số và kiểm thử. Sau quá trình huấn luyện mô hình, thu được độ đo F1-score trung bình của bộ phân lớp MobileNetV2 là 0.99 và độ đo F1-score trung bình của bộ phân lớp DenseNet 121 là 0.995. Công việc của hệ thống bao gồm 2 giai đoạn chính là: giai đoạn 1 là dò tìm và trích xuất khuôn mặt, giai đoạn 2 là phân loại và đưa ra kết quả dự đoán.