Reconhecimento de Pessoas com e sem Máscara Usando Redes Neurais Convolucionais

Abstract

Em 2020 foi oficialmente declarada a pandemia da COVID-19, a qual trouxe diversas demandas em diferentes áreas de conhecimento. O uso de máscara facial tornou-se um item indispensável em espaços fechados e abertos. Nesse contexto, o desenvolvimento de tecnologias para identificação automática do uso de máscara facial é de fundamental importância. Neste trabalho é proposto o uso de redes neurais convolucionais para construir um modelo computacional que classifica imagens de faces com e sem máscara e o desenvolvimento de um aplicativo mobile que prototipa esse modelo. Os resultados experimentais mostraram que, dentre os modelos treinados e avaliados, o modelo Squeezenet alcançou 98,04% de acurácia. O aplicativo desenvolvido foi avaliado por integrantes da comunidade acadêmica indicando que, embora existam aspectos a serem melhorados, a solução é promissora.