XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT ĐEO KHẨU TRANG TRÊN NỀN WEB

Abstract

Hiện nay có thể tạm coi rằng thế giới đã vượt qua được đại dịch COVID-19, vì đa số mọi người đã có được sự đề kháng thông qua tiêm phòng hay trực tiếp trải qua bệnh dịch. Nhưng những sự ra đi của người thân trong gia đình hay bạn bè cùng với sự lạm phát ngày càng tăng sau đại dịch cũng khiến cho suy nghĩ đeo khẩu trang là bắt buộc vẫn len lỏi vào trong tiềm thức của mọi người để kháng được các bệnh truyền nhiễm cũng như các biến chủng khác của COVID-19. Vì những suy nghĩ đó thì việc kiểm soát nhân viên có đeo khẩu trang trong các trường học, cơ quan, xí nghiệp, công ty, nhà máy... là một điều thiết yếu cần phải làm hiện nay. Từ những suy nghĩ đó cùng với tình dịch bệnh thêm với sự phát triển của công nghệ trong việc giám sát bằng hình ảnh thông qua camera đã tạo nên đề tài “Xây dựng hệ thống giám sát đeo khẩu trang trên nền web “là việc vô cùng cần thiết hiện tại. Vì thế tôi muốn tạo ra hệ thống giám sát đeo khẩu trang với hai mạng Inception-V3 và DenseNet121. Nói rõ hơn là áp dụng mô hình học sâu (DeepLeaning) vào hệ thống và sử dụng hai mạng để phân loại ảnh. Để tạo ra tập dữ liệu tôi kiếm từ nhiều nguồn khác nhau chủ yếu là trên internet và chụp ảnh tại Trường Công nghệ thông tin và truyền thông. Sau khi dữ liệu được thu thập chúng ta sẽ xử lý dữ liệu và chia chúng ra thành các tập để huấn luyện, tiếp đó là tinh chỉnh các tham số và kiểm thử. Tiếp sau quá trình huấn luyện, tôi đã thu được độ đo F1- score trung bình của mạng Inception-V3 là 1 và độ đo F1-score trung bình của mạng DenseNet121 là 0.99. Hệ thống có hai nhiệm vụ chính cũng là 2 quá trình chính, đầu tiên quá trình là tìm kiếm và trích xuất khuôn mặt, giai đoạn tiếp theo là phân loại và đưa ra dự đoán.