Detección de mascarilla para COVID-19 a través de Aprendizaje Profundo usando OpenCV y Cascade Trainer GUI

LUIS ENRIQUE CHUQUIMARCA JIMENEZ, Santiago Pinzón Tituana, Anthony Rosales Pincay
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Abstract

La pandemia del covid-19 está provocando una crisis de salud a nivel mundial, una de las recomendaciones de los científicos y gobiernos para evitar contagios es el uso de mascarilla. Con base a esto, el presente artículo muestra el  desarrollo de un software que permite detectar la mascarilla en distintos escenarios usando el lenguaje de programación de Python mediante las librerías de cv2, os, numpy y imutils, utilizando redes neuronales convolucionales más eficaces que las redes neuronales comunes, las cuales fueron entrenadas con el software Cascade Trainer GUI, usando diferentes canti-dades de bases de datos desde 400 hasta 1400 imágenes para comparar los distintos tipos de precisión del sistema de detección de la mascarilla. Sin embargo, la primera base de datos no se obtuvo una buena presión por una baja cantidad de falsos positivos, por lo cual a medida que se usa más datos la precisión fue aumentando considerablemente hasta obtener una precisión de 92 % con mascarilla y un 100% sin mascarilla.
使用OpenCV和Cascade Trainer GUI通过深度学习检测新型冠状病毒口罩
新冠疫情正在全球引发健康危机,科学家和政府避免感染的建议之一是戴口罩。在此基础上,本文展示了一种软件的开发,该软件允许使用Python编程语言通过CV2、OS、Numpy和Imutils库在不同的场景中检测口罩,使用比普通神经网络更有效的卷积神经网络,这些神经网络是用Cascade Trainer GUI软件训练的,使用400到1400张图像的不同数量的数据库来比较口罩检测系统的不同精度类型。然而,由于假阳性率较低,第一个数据库没有获得很好的压力,因此,随着使用更多的数据,精度大大提高,达到92%的口罩和100%的无口罩精度。
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