Luận văn tập trung nghiên cứu và ứng dụng các mô hình Deep Learning vào bài toán kiểm tra việc đeo khẩu trang của người dân, một nhu cầu cấp thiết trong bối cảnh dịch bệnh. Các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) tiên tiến như YOLO, SSD, hoặc các biến thể của ResNet, MobileNet được khảo sát và đánh giá nhằm phát hiện chính xác vùng mặt và trạng thái đeo khẩu trang (có/không đeo, đeo sai cách) từ ảnh hoặc video. Luận văn tiến hành xây dựng bộ dữ liệu, huấn luyện và tối ưu hóa mô hình để đạt độ chính xác cao, tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với các hệ thống giám sát thời gian thực. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất có khả năng nhận diện hiệu quả, góp phần tự động hóa công tác nhắc nhở và giám sát việc tuân thủ quy định phòng dịch tại các khu vực công cộng.