Loại khẩu trang Chuyển đổi số | Trường Đại học Kinh tế – Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

lOMoAR cPSD| 47167580
Dịch bệnh COVID-19 đã gây toàn thế giới những cú sốc kinh khủng, nó
không chỉ ảnh hưởng đến kinh tế, thương mại, dịch vụ mà còn ảnh hưởng không
nhỏ đến tâm lý xã hội của người dân và chưa có vacxin điều trị cho nên cần kiểm
soát tốt nguồn lây nhiễm. Chiếc khẩu trang trở thành vật thiết yếu trong và cả sau
đại dịch COVID-19, là vật dụng có thể làm giảm sự lây lan của vi-rút Corona vì
đa số các ca lây nhiễm COVID-19 do tiếp xúc rất gần và không đeo khẩu trang
khi nói chuyện. Khẩu trang được khuyến nghị là một rào chắn đơn giản để giúp
ngăn các giọt bắn từ đường hô hấp bay vào không khí và lên người khác. Đeo
khẩu trang có thể hạn chế sự lây lan của một số bệnh đường hô hấp trong đó có
COVID-19. Dịch bệnh này lây lan chủ yếu giữa những người tiếp xúc gần với
nhau, vì vậy việc sử dụng khẩu trang đặc biệt quan trọng ở những nơi mọi người
gần nhau hoặc nơi khó có thể duy trì cách ly xã hội. WHO cũng khuyến cáo mọi
người nên đeo khẩu trang nếu họ có triệu chứng hô hấp, hoặc họ đang chăm sóc
những người có triệu chứng.
Tuy có thể nói đại dịch COVID-19 đã không còn sức nguy hiểm quá lớn
tới thế giới vì chúng ta đã gần như kiểm soát được nó, nhưng không thể khẳng
định chắc chắn rằng liệu sẽ có một căn bệnh lây nhiễm sẽ xuất hiện và sức nguy
hiểm còn nguy hiểm hơn COVID-19. Và dự án phát hiện đeo và không đeo khẩu
trang của chúng em, tuy đã không còn mới nhưng tính cần thiết của nó vẫn cần được xem trọng.
Trên thế giới, đã có một số quốc gia thực hiện nghiên cứu phát hiện người
đeo hay không đeo khẩu trang. Cụ thể, chụp ảnh bình thường của khuôn mặt sau
đó tùy chỉnh để thêm khẩu trang cho chúng. Các mốc trên khuôn mặt cho phép
chúng ta tự động suy ra vị trí của các cấu trúc khuôn mặt, bao gồm: Đôi mắt, lông
mày, mũi, miệng, hàm. Dựa vào các mốc trên khuôn mặt để xây dựng bộ dữ liệu
khuôn mặt đeo khẩu trang. lOMoAR cPSD| 47167580
Có thể khẳng định rằng, việc phát hiện khẩu trang là một nhiệm vụ cần thiết
trong tình hình hiện nay, mục tiêu ngoài nhắc nhở những cá nhân không đeo khẩu
trang, mà còn tạo ra dữ liệu thống kê giúp chính quyền dự đoán sự bùng phát của
COVID-19 hay những căn bệnh lây truyền trong không khí trong tương lai. II.
Đối tượng và phạm vi
II.1 Đối tượng thực hiện dự án:
- Sinh viên và giảng viên của Trường Đại học Kinh tế - Luật; 2.2 Phạm vi:
- Trường Đại học Kinh tế - Luật, ĐHQG HCM;
III. Nguyên lý hoạt động Bước 1:
- Phát hiện khuôn mặt trong ảnh.
Bước này phát hiện cả khuôn mặt có đeo lẫn không đeo khẩu trang, sau đó
crop lại và chuyển qua bước 2. Bước 2:
- Phân loại khuôn mặt để biết có đeo khẩu trang hay không.
- Bước này phân loại để phát hiện khuôn mặt thuộc trường hợp nào:
Mask: có đeo khẩu trang.
No mask: không đeo khẩu trang.
IV. Cách thực hiện dự án Bước 1:
- Truy cập https://teachablemachine.withgoogle.com/ Bước 2: lOMoAR cPSD| 47167580
- Chọn Get started và chọn Create a new project. Ở bài tập lần này nhóm
chúng em chọn phần Image project để trình bày. Bước 3:
- Đầu tiên, mình sẽ tạo 1 class có tên là Không đeo khẩu trang.
+ Ở đây chúng ta có 2 cách để nhập mẫu thử, 1 là dùng webcam, 2 là up file.
+ Mình sẽ dùng webcam, mọi người nhấn giữ hold to record để chụp ảnh,
chúng ta sẽ lấy nhiều góc độ để Google Teachable Machine nhận diện. +
Trước hết là tư thế bình thường, cử động khuôn mặt, mình sẽ tiến lại gần
rồi lùi ra xa mình sẽ lấy cả tay che miệng lại để có thêm trường hợp phát
hiện giả vờ đeo khẩu trang nữa.
+ Sau khi chụp xong thì ta nhấn dấu X ở trên webcam để kết thúc ghi hình.
- Sang class thứ 2, mình đặt tên là Đeo khẩu trang.
+ Mình cũng làm tương tự như vậy để máy có thể nhận diện thêm nhiều
trường hợp mình sẽ đeo thêm khẩu trang khác màu nữa.
- Tiếp tục mình tạo thêm 1 class thứ 3 có tên là hình nền.
- Sử dụng webcam để ghi lại những hình ảnh mẫu khác nhau cho từng class,
mỗi class thêm khoảng 50-350 hình ảnh cho từng class. Bước 4: lOMoAR cPSD| 47167580
- Sau khi đãn hoàn thành các hoàn thành các class, chúng ta sẽ chọn Train
Model, đợi một khoảng thời gian nhất định sau đó kết quả của các class sẽ hiện ra. Bước 5:
- Sau khi hoàn thành để Teachable Machine nhận diện xong thì lúc này chúng
ta sẽ có thể đưa khuôn mặt của mình vào để thử xem nó nhận diện như thế
nào. Như các bạn thấy trên màn hình thì hiện tại máy đang nhận diện là
mình không đeo khẩu trang ở một tỷ lệ lớn hơn 95% là một tỷ lệ khá là
chính xác. Tiếp theo đây mình sẽ thử với trường hợp mà mình đeo khẩu
trang… thì như các bạn đã thấy nó vẫn rất chính xác với một tỷ lệ lớn hơn 90%.