Code Ứng dụng phát hiện khuôn mặt đeo khẩu trang bằng Pthon +slide thuyết trình

Code Ứng dụng phát hiện khuôn mặt đeo khẩu trang bằng Pthon +slide thuyết trình

Thu thập – xây dựng tập dữ liệu

 – Dữ liệu hình ảnh gồm hơn 2000 khuôn mặt được trang bị khẩu trang và hơn 4000 khuôn mặt bình thường (không trang bị khẩu trang), được thu thập tại RMFD Dataset (Real World Masked Face).

– Mỗi hình ảnh được thay đổi kích thước thành 224×224 pixel, chuyển đổi sang định dạng mảng, chuyển kênh màu BGR sang RGB.

– Tập dữ liệu hình ảnh được làm dữ liệu để huấn luyện mô hình.

Huấn luyện mô hình

-Mô hình được training bằng kiến trúc MobileNetV2, là một trong những phiên bản mạng được đào tạo trước và có kiến trúc tốt của CNN (Convolution Neural Network). Là mô hình nhẹ, số lượng tham số ít mà mang lại hiệu quả cao.

-Lấy 80% hình ảnh để huấn luyện (training) và 20% còn lại để kiểm tra (test) độ chính xác của mô hình.

– Lần huấn luyện đầu tiên xây dựng mô hình CNN với các lớp khác nhau như AveragePooling2D (weight = 7×7), Flatten, Dropout, Dense. Output layer là hàm softmax để chuyển đổi giá trị thực trong các node ở output thành giá trị phần trăm thể hiện sác xuất dự đoán của mỗi lớp.

Đưa mô hình vào ứng dụng

Đến hiện tại ứng dụng đã có các chức năng:

• Phát hiện khuôn mặt có/không trang bị khẩu trang trong hình ảnh/video/webcam.
• Phát ra âm thanh cảnh báo khi phát hiện khuôn mặt không được trang bị khẩu trang, âm thanh cảnh báo sẽ tự động tắt khi các đối tượng đã đeo khẩu trang đầy đủ.

Lưu lại hình ảnh khuôn mặt của những đối tượng không trang bị khẩu trang