System zur Erkennung von Gesichtsmasken

Die Coronavirus-Krankheit (Covid-19) wurde von der WHO (Weltgesundheitsorganisation) am 11. März 2020 zur Pandemie erklärt, die immer noch andauert und die ganze Welt stark beeinträchtigt. Bis September 2021 sind mehr als 220 Millionen Fälle und 4,56 Millionen Todesfälle bestätigt worden, was eine enorme Zahl und eine erhebliche Bedrohung für die Menschheit darstellt. Obwohl bis zum 6. September 2021 insgesamt 5.352.927.296 Impfdosen verabreicht wurden, sind viele Menschen weltweit noch nicht vollständig geimpft. Wie die WHO erklärt, sollten Masken als eine der Maßnahmen zur Eindämmung der Übertragung dieses Virus verwendet werden. Um die Ansteckung einzudämmen, muss man also sein Gesicht bedecken, und um zu erkennen, ob das Gesicht einer Person mit einer Maske bedeckt ist oder nicht, wird ein "Gesichtsmasken-Erkennungssystem" benötigt. Die Gesichtsmaskenerkennung fällt unter die Kategorie "Objekterkennung", die ein Teilgebiet der Computer Vision und Bildverarbeitung ist. Die Objekterkennung umfasst sowohl die "Bildklassifizierung" als auch die "Bildlokalisierung". Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, das wiederum ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz ist, der häufig zur Erkennung von Gesichtsmasken verwendet wird.

Autorentext

Dr. Kazi Kutubuddin Sayyad Liyakat has completed his B.E., M.E., and Ph.D. in E&TC Engineering and is nowadays working as a Professor & Head of Department, E&TC Engineering Department. He is Post-Doctoral Fellow working on IoT in Healthcare Applications. His area of Interest is IoT, IoRT, IoBT, AI, ML, and AIIoT.