Identifying Facemask-Wearing Condition Using Image Super-Resolution with Classification Network to Prevent COVID-19.

Qin, Bosheng; Li, Dongxiao

Qin, Bosheng; Li, Dongxiao.

Afiliação

Qin B; College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.
Li D; College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.

Sensors (Basel) ; 20(18)2020 Sep 14.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32937867

Assuntos

Betacoronavirus; Infecções por Coronavirus/prevenção & controle; Máscaras; Pandemias/prevenção & controle; Pneumonia Viral/prevenção & controle; Algoritmos; COVID-19; China/epidemiologia; Infecções por Coronavirus/epidemiologia; Bases de Dados Factuais; Aprendizado Profundo; Face; Humanos; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Processamento de Imagem Assistida por Computador/estatística & dados numéricos; Máscaras/classificação; Máscaras/estatística & dados numéricos; Redes Neurais de Computação; Pneumonia Viral/epidemiologia; SARS-CoV-2

Palavras-chave

COVID-19; SRCNet; convolutional neural network; deep learning; facemask-wearing condition; facial recognition; image super-resolution

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pneumonia Viral / Infecções por Coronavirus / Pandemias / Betacoronavirus / Máscaras Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans País/Região como assunto: Asia Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Suíça

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