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新型冠狀病毒可以通過空氣中的飛沫、氣溶膠等載體進行傳播，在公共場所下正確佩戴口罩可以有效地防止病毒的傳播。本實驗介紹了一種自然場景下人臉口罩佩戴檢測方法，該方法對 RetinaFace 算法進行了改進，增加了口罩人臉識別檢測任務，優(yōu)化了損失函數(shù)。在特征金字塔網(wǎng)絡中引入了一種改進的自注意力機制，增強了特征圖的表達能力。建立了包含 3000 張圖片的數(shù)據(jù)集，并進行手工標注，用于網(wǎng)絡訓練。實驗結果表明該算法可以有效進行口罩佩戴檢測，在自然場景視頻中也取得了不錯的檢測效果。

一、題目

基于 RetinaFace 的口罩人臉檢測算法

二、摘要

新型冠狀病毒可以通過空氣中的飛沫、氣溶膠等載體進行傳播，在公共場所下正確佩戴口罩可以有效地防止病毒的傳播。本實驗介紹了一種自然場景下人臉口罩佩戴檢測方法，該方法對 RetinaFace 算法進行了改進，增加了口罩人臉識別檢測任務，優(yōu)化了損失函數(shù)。在特征金字塔網(wǎng)絡中引入了一種改進的自注意力機制，增強了特征圖的表達能力。建立了包含 3000 張圖片的數(shù)據(jù)集，并進行手工標注，用于網(wǎng)絡訓練。實驗結果表明該算法可以有效進行口罩佩戴檢測，在自然場景視頻中也取得了不錯的檢測效果。

三、引言

自 2019 年 12 月以來，在我國爆發(fā)了新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）傳播疫情，到目前為止（2021 年 6 月 13 日），根據(jù)世界衛(wèi)生組織發(fā)布的最新消息，全球最新數(shù)據(jù) | 每日更新截至北京時間 6 月 13 日 16 時：全球累計確診 176,302,983 例，累計死亡病例 3,805,609 例，現(xiàn)有確診病例 12,204,415 例。新型冠狀病毒具有極強的傳染性，它可以通過接觸或者空氣中的飛沫、氣溶膠等載體進行傳播，而且在適宜環(huán)境下可以存活 5 天。因此勤洗手、佩戴口罩可以有效降低被病毒傳染的機率。國家衛(wèi)生健康委員會發(fā)布的《新型冠狀病毒感染肺炎預防指南》中強調(diào)，個人外出前往公共場所、就醫(yī)和乘坐公共交通工具時，佩戴醫(yī)用外科口罩或 N95 口罩。因此在疫情期間公共場所佩戴口罩預防病毒傳播是每個人的責任，這不僅需要個人自覺遵守，也需要采取一定的手段監(jiān)督和管理。隨著深度學習在計算機視覺領域的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測算法在行人目標檢測、人臉檢測、遙感圖像目標檢測、醫(yī)學圖像檢測和自然場景文本檢測等領域都有著廣泛的應用，本實驗介紹介紹一種有效的目標檢測算法。

3.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀分析

隨著新型冠狀病毒的爆發(fā)和蔓延，越來越多的人們意識到傳統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)的局限性，其中一部分人已經(jīng)開始研究在 iPhone 設置中再添加一個戴著口罩情況下的 FaceID 的方法，然而并未實現(xiàn)。與此同時，國內(nèi)的漢王科技致力于打造出“人形識別 + 口罩檢測 + 疫情上報 + 大數(shù)據(jù)聯(lián)動”綜合系統(tǒng)，并且采用“社區(qū)管理 + 門禁考勤”的模式，將 AI 貫徹落實到防疫工作中。此外，百度還宣布免費開源業(yè)內(nèi)首個口罩人臉檢測及分類模型，致力于緩解國內(nèi)疫情現(xiàn)狀。

3.2 國外研究現(xiàn)狀分析

國外針對基于深度學習的人臉識別方法的研究成果頗豐。尼德.米勒研究小組首先將深度學習應用于人臉識別領域，并取得了一定的識別準確率，推進了當時的科學研究。最近幾年，基于深度學習的人臉識別算法識別準確率得到了很大的提升。Facebook 提出了一種采用基于檢測點的人臉檢測方法，被稱為 DeepFace；此外，Google 提出了 FaceNet 警技術，該技術再次刷新了 LFW 上人臉驗證的效果記錄。再者是國外對于基于深度學習的目標檢測算法的研究，Girshick 等人首先提出了在 R-CNN 的模型，隨后又在其基礎上提出 FastR-CNN 模型，引入目標區(qū)域池化（ROI）和單層金字塔池化層解決了候選框重復計算的問題。近幾年，國外通過構建精巧的區(qū)域建議網(wǎng)絡(RegionProposalNetwork，RPN)取代時間開銷大的選擇性搜索方法，提出了 FasterR-CNN 模型，使實時檢測識別成為可能。而上述三種模型都是基于區(qū)域建議的方法，還有一種方法是無區(qū)域建議的方法，此方法的標志性的算法有 SSD、YOLO，核心思想是用單一的卷積網(wǎng)絡直接基于整幅圖像來預測目標的位置及其屬性，也稱為 one-stage 目標檢測。YOLO 和 SSD 是目前為止最先進的目標檢測方案之二，能夠在一幅圖像中同時檢測和分類對象，并且通過不斷改進，能夠在原有的基礎上引用錨點(anchor)和殘差網(wǎng)絡，進一步提高模型的表現(xiàn)。