Masked Face Recognition Using Deep Learning Techniques

Conference proceedings article

ผู้เขียน/บรรณาธิการ

กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่ง: Ma, Yiyang; Wattanapongsakorn, Naruemon

ผู้เผยแพร่: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2023

หน้าแรก: 1

หน้าสุดท้าย: 4

จำนวนหน้า: 4

ISBN: 979-835030019-2

URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85175318839&doi=10.1109%2fIBDAP58581.2023.10271986&partnerID=40&md5=6a294a151e95465040aafd22b562246a

ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)

ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์

บทคัดย่อ

Since the COVID-19 pandemic, people have been wearing masks in public, which poses a huge challenge to facial recognition. This paper introduces a new solution which is a masked face recognition method based on FaceNet and Inception-ResNet which are deep learning techniques. A well-known benchmark dataset (RWMFD) is employed to train the face recognition model. Furthermore, simulating masks and data augmentation are used to further improve the classification precision of the model. Our four experimental cases on the synthetic and the real-mask face datasets show that our method can effectively process face recognition and identification task with and without masks, with very high performance in terms of accuracy, precision, recall and F1-score. ฉ 2023 IEEE.

คำสำคัญ

Artificial Intelligence, Machine Learning