Аналитический обзор аудиовизуальных систем для определения средств индивидуальной защиты на лице человека

Анастасия Александровна Двойникова Максим Викторович Маркитантов Елена Витальевна Рюмина Дмитрий Александрович Рюмин Алексей Анатольевич Карпов

Журнал: Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras

Рубрика: Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Статья в выпуске: Том 20 № 5, 2021 года.

Бесплатный доступ

Начиная с 2019 года все страны мира столкнулись со стремительным распространением пандемии, вызванной коронавирусной инфекцией COVID-19, борьба с которой продолжается мировым сообществом и по настоящее время. Несмотря на очевидную эффективность средств индивидуальной защиты органов дыхания от заражения коронавирусной инфекцией, многие люди пренебрегают использованием защитных масок для лица в общественных местах. Поэтому для контроля и своевременного выявления нарушителей общественных правил здравоохранения необходимо применять современные информационные технологии, которые будут детектировать защитные маски на лицах людей по видео- и аудиоинформации. В статье приведен аналитический обзор существующих и разрабатываемых интеллектуальных информационных технологий бимодального анализа голосовых и лицевых характеристик человека в маске. Существует много исследований на тему обнаружения масок по видеоизображениям, также в открытом доступе можно найти значительное количество корпусов, содержащих изображения лиц как без масок, так и в масках, полученных различными способами. Исследований и разработок, направленных на детектирование средств индивидуальной защиты органов дыхания по акустическим характеристикам речи человека пока достаточно мало, так как это направление начало развиваться только в период пандемии, вызванной коронавирусной инфекцией COVID-19. Существующие системы позволяют предотвратить распространение коронавирусной инфекции с помощью распознавания наличия/отсутствия масок на лице, также данные системы помогают в дистанционном диагностировании COVID-19 с помощью обнаружения первых симптомов вирусной инфекции по акустическим характеристикам. Однако, на сегодняшний день существует ряд нерешенных проблем в области автоматического диагностирования симптомов COVID-19 и наличия/отсутствия масок на лицах людей. В первую очередь это низкая точность обнаружения масок и коронавирусной инфекции, что не позволяет осуществлять автоматическую диагностику без присутствия экспертов (медицинского персонала). Многие системы не способны работать в режиме реального времени, из-за чего невозможно производить контроль и мониторинг ношения защитных масок в общественных местах. Также большинство существующих систем невозможно встроить в смартфон, чтобы пользователи могли в любом месте произвести диагностирование наличия коронавирусной инфекции. Еще одной основной проблемой является сбор данных пациентов, зараженных COVID-19, так как многие люди не согласны распространять конфиденциальную информацию.

определение защитных масок \ голосовые характеристики дикторов \ COVID-19 \ средства индивидуальной защиты \ обнаружение кашля \ лицевые характеристики

Похожие статьи в разделе Прикладные информационные (компьютерные) технологии. Методы основанные на применении компьютеров

Оценка бактериальной фильтрации и воздушной проницаемости масок, используемых населением во время пандемии COVID-19
Оценка бактериальной фильтрации и воздушной проницаемости масок, используемых населением во время пандемии COVID-19

Шашина Екатерина Андреевна, Белова Елена Владимировна, Груздева Ольга Александровна, Скопин Антон Юрьевич, Андреев Сергей Викторович, Жернов Юрий Владимирович, Жукова Анастасия Валерьевна, Исютина-Федоткова Татьяна Сергеевна, Макарова Валентина Владимировна, Митрохин Олег Владимирович

Метод генерации обучающих данных для компьютерной системы обнаружения защитных масок на лицах людей
Метод генерации обучающих данных для компьютерной системы обнаружения защитных масок на лицах людей

Рюмина Елена Витальевна, Рюмин Дмитрий Александрович, Маркитантов Максим Викторович, Карпов Алексей Анатольевич

Короткий адрес: https://sciup.org/14127352

IDS: 14127352   |   УДК: 004.93   |   DOI: 10.15622/20.5.5