基于MobileNet V2的口罩人脸检测

摘要

很多场所和环境要求人员佩戴口罩才准许进入.当由人工进行口罩人脸检测时，耗时且漏检率、错检率高.因此，设计一个用于检测人脸是否佩戴口罩的模型显得十分重要，并且该模型需要具备轻量、快速、精度高的特点，以便将其应用于实时视频检测.首先，对传统MobileNet V2模型进行改进，缩小模型深度，提高其计算速率；然后，建立了1 600张图像的人脸数据库，并进行手工标注；最后，利用该人脸数据库对改进后的模型进行训练，最终训练完成的模型仅11.5 MB.通过实验对比该模型与其他三种口罩检测模型的检测精确度、损失值和检测速度，对戴口罩的人脸该检测模型的平均检测精确度提高了3%以上，检测速度也快于其他三类.

关键词

口罩人脸检测 / 人脸识别 / MobileNet V2 / CNN