Novo coronavírus
Inteligência artificial
Deep learning
CNN
Transfer learning

O novo coronavírus, também conhecido por SARS-CoV-2, já atingiu quase todos os países do mundo inteiro, dando início à mais uma pandemia na história da humanidade. O vírus se propaga por gotículas de água, que circulam pelo ar. Como medida para mitigar a propagação do mesmo a OMS decretou o uso obrigatório de máscaras faciais para se prevenir do vírus. O controle desta medida de segurança tem sido feito por agentes de segurança e policiais.
Assim, uma ferramenta de controle desta medida de forma automatizada se torna indispensável. Várias foram as soluções propostas de Inteligência Artificial para detetar pessoas que utilizam máscaras ou não. Porém sabemos que algumas pessoas ainda que estejam utilizando máscaras, as utilizam de forma incorreta.
Portanto o presente trabalho de conclusão de curso, apresentamos uma nova abordagem para detetar pessoas que utilizam máscaras ou não, que se baseia em métodos de Deep Learning (DL), em particular, as Redes Neurais Convolucionais (CNN). Um tipo particular de DL que alcançou sucesso prático é a CNN, que é reconhecido como uma abordagem de DL mais bem-sucedida e amplamente usada, devido aos seus resultados marcantes. CNN passou por um recente aumento de popularidade, alcançando resultados de ponta em muitas tarefas de visão de computacional como reconhecimento e deteção de objetos. No entanto para treinar Deep CNN é preciso de uma grande quantidade de dados. Aplicar CNNs para deteção de máscaras é uma tarefa desafiadora, uma vez que os dados específicos de treinamento são muito escassos. Superamos esse desafio usando um modelo de CNNs e uma sequência de transferência de etapas de aprendizagem por meio de ajuste fino. A ideia central é extrair conhecimento profundo do CNNs modelados a partir de grandes conjuntos de dados e, em seguida, transferir o conhecimento para nossa tarefa de treinamento limitado dados.
Adicionalmente, neste trabalho foi criado uma dataset que pode ser reutilizado para futuras pesquisa nessa direção.