بناء اداة برمجية لكشف قناع الوجه باستخدام تعليم الالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
في عصر جائحة مرض كوفيد-19, لعبت أدوات هندسة البرمجيات والذكاء الاصطناعي دورا رئيسيا في مراقبة انتشارالفيروس وإدارته والتنبؤبه.وبحسب التقاريرالصادرةعن منظمة الصحة العالمية والتي توصي بجميع محاولات الوقاية من أي شكل من أشكال العدوى بين الناس، وخاصة في الأماكن العامة. احدى هذه المحاولات في تجنب العدوى هومطالبة الناس بارتداء أقنعة الوجه. على اية حال ،ولأسباب شخصية،لايميل بعض الأشخاص إلى ارتداء أقنعة الوجه لغرض الوقاية. الهدف من هذه الورقة العلمية هو بناء اداة برمجية تدعى كشف قناع الوجه لاكتشاف وتحديد اي شخص لايرتدي قناع الوجه وخاصة في الاماكن العامة باستخدام كاميرات المراقبة. التقنية لهذه الفكرة هي استخدام عدد كبير من صور وجوه الأشخاص, حيث ان بعض الصورلوجوه مرتدية اقنعة والبعض الاخر لايرتدي أقنعة. طريقة الكشف هي باستخدام تعليم الالة بواسطة الرسم البياني للمشتقات الموجهة لاستخراج العناصر المهمة, وتميزيها باستخدام آلة المتجهات الداعمة وهذه الطريقة تساهم بكشل كبير بتكامل وتحسين عملية كشف الاقنعة. عدة قواعد بيانات تحتوي على صور الوجوه المرتدية اقنعة متوفرة للعام وقد تم استخدامهم في تجارب هذا البحث. والنتيجة كانت كالاتي : 97%, 100%, 97.5%, 95% لRWMFD & GENLI4k , SMFDB,MFRD, و MAFA & GENKI4k بالتتابع. من خلال مقارنة نتائج نسب التمييز لهذا البحث مع بحوث في نفس التخصص وكانت النتائج واعدة ومنافسة. الجدير بالذكر ان تنفيذ هذا العمل تم باستخدام حاسوب شخصي بواسطة برنامج الماتلاب وكاميرة لفحص العمل في الوقت الحقيقي.
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Guan W-j, Ni Z-y, Hu Y, Liang W-h, Ou C-q, He J-x, et al. Clinical characteristics of coronavirus disease 2019 in China. New Engl. J med (NEJM). 2020;382(18):1708-20.
Sohrabi C, Alsafi Z, O’Neill N, Khan M, Kerwan A, Al-Jabir A, et al. World Health Organization declares global emergency: A review of the 2019 novel coronavirus (COVID-19). International Journal of Surgery. 2020.
Liu X, Zhang S. COVID‐19: Face masks and human‐to‐human transmission. Influenza and Other Respiratory Viruses. 2020.
Cheng VC, Wong S-C, Chuang VW, So SY, Chen JH, Sridhar S, et al. The role of community-wide wearing of face mask for control of coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic due to SARS-CoV-2. J. Infect. 2020.
Eikenberry SE, Mancuso M, Iboi E, Phan T, Eikenberry K, Kuang Y, et al. To mask or not to mask: Modeling the potential for face mask use by the general public to curtail the COVID-19 pandemic. Infectious Disease Modelling. 2020.
Feng S, Shen C, Xia N, Song W, Fan M, Cowling BJ. Rational use of face masks in the COVID-19 pandemic. The Lancet Respiratory Medicine. 2020;8(5):434-6.
Liakos KG, Busato P, Moshou D, Pearson S, Bochtis D. Machine learning in agriculture: A review. Sensors. 2018;18(8):2674.
Abbas NH, Yasen KN, Faraj K, Razak LFA, Malallah FL. Offline Handwritten Signature Recognition using Histogram Orientation Gradient and Support Vector Machine. J. Theor. Appl. Info. Technol. 2018;96(8):2075-84.
Malallah FL, Al-Jubouri AA, Sabaawi AM, Shareef BT, Saeed MG, Yasen KN. Smiling and Non-smiling Emotion Recognition Based on Lower-half Face using Deep-Learning as Convolutional Neural Network. IMDC-SDSP (Proceedings of the 1st International Multi-Disciplinary Conference Theme: Sustainable Development and Smart Planning); Virtually: EAI; 2020-09-03.
Ge S, Li J, Ye Q, Luo Z, editors. Detecting masked faces in the wild with lle-cnns. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition; 2017.
Chowdary GJ, Punn NS, Sonbhadra SK, Agarwal S. Face Mask Detection using Transfer Learning of InceptionV3. arXiv preprint arXiv:200908369. 2020.
Loey M, Manogaran G, Taha MHN, Khalifa NEM. A hybrid deep transfer learning model with machine learning methods for face mask detection in the era of the COVID-19 pandemic. Measur. 2020;167:108288.
Jiang M, Fan X. RetinaMask: a face mask detector. arXiv preprint arXiv:200503950. 2020.
Chowdary GJ, Punn NS, Sonbhadra SK, Agarwal S, editors. Face mask detection using transfer learning of inceptionv3. International Conference on Big Data Analytics; 2020: Springer.
Wang Z, Wang G, Huang B, Xiong Z, Hong Q, Wu H, et al. Masked face recognition dataset and application. arXiv preprint arXiv:200309093. 2020.
Jones M, Viola P. Fast multi-view face detection. Mitsubishi Elect. Res. Lab TR-20003-96. 2003;3(14):2.
Church JC, Chen Y, Rice SV, editors. A spatial median filter for noise removal in digital images. IEEE SoutheastCon 2008; 2008: IEEE.
Dalal N, Triggs B, editors. Histograms of oriented gradients for human detection. 2005 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition (CVPR'05); 2005: IEEE.
Cristianini N, Shawe-Taylor J. An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods: Cambridge university press; 2000.
Fan R-E, Chen P-H, Lin C-J. Working set selection using second order information for training support vector machines. J. mach. learn res. 2005;6(Dec):1889-918.
Kecman V, Huang T-M, Vogt M. Iterative single data algorithm for training kernel machines from huge data sets: Theory and performance. Support vector machines: Theory and Applications: Springer; 2005. p. 255-74.
Sokolova M, Lapalme G. A systematic analysis of performance measures for classification tasks. Information processing & management. 2009;45(4):427-37.
Visa S, Ramsay B, Ralescu AL, Van Der Knaap E. Confusion matrix-based feature selection. MAICS. 2011;710:120-7.
http://mplab.ucsd.edu/, 2020-10-10. A. The mplab genki-4k database.
https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset. Real-World-Masked-Face-Dataset. accessed in 2020-10-9.
https://github.com/prajnasb/observations. SMFD. Accessed in 2020-7-10.
https://www.kaggle.com/muhammeddalkran/masked-facerecognition. Masked Face Recognition DataSet. Accessed in 2020-10-2.
https://www.kaggle.com/rahulmangalampalli/mafa-data. MAFA Dataset. Accessed in 2020-8-7.
Malallah FL, Ahmad SMS, Adnan WAW, Arigbabu OA, Iranmanesh V, Yussof S. Online handwritten signature recognition by length normalization using up-sampling and down-sampling. International Journal of Cyber-Security and Digital Forensics (IJCSDF). 2015;4(1):302-13.