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针对戴口罩的人脸识别系统

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简介:
本项目致力于开发一种高效精准的识别技术,专门应对佩戴口罩情况下的面部识别挑战,旨在提升公共安全与便利性。 本系统采用YOLOv5+dlib实现佩戴口罩的人脸识别,在佩戴口罩的情况下也可以进行人脸识别。 关于环境搭建问题:可参考“利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn”这篇文章来了解如何配置相关软件。数据集的划分方法也可参照该文章中的指导。 在完成环境搭建后,使用Anaconda新建一个虚拟环境,并将项目的依赖库迁移至新创建的Conda环境中。这样做的原因是由于不同项目所需的库版本可能有所不同,通过建立独立的虚拟环境可以避免混淆和冲突问题。 接下来,在终端输入`pip install -r requirements.txt`来安装所需的所有依赖包。如果某个特定包在执行命令时未能成功下载,请从requirements.txt文件中删除该包,并单独使用Anaconda进行安装后再次运行上述命令。 本项目建议使用的Python版本是3.6,因此推荐用户也选择相同或兼容的版本以确保最佳效果和兼容性。

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客服
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    本项目致力于开发一种高效精准的识别技术,专门应对佩戴口罩情况下的面部识别挑战,旨在提升公共安全与便利性。 本系统采用YOLOv5+dlib实现佩戴口罩的人脸识别,在佩戴口罩的情况下也可以进行人脸识别。 关于环境搭建问题:可参考“利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn”这篇文章来了解如何配置相关软件。数据集的划分方法也可参照该文章中的指导。 在完成环境搭建后,使用Anaconda新建一个虚拟环境,并将项目的依赖库迁移至新创建的Conda环境中。这样做的原因是由于不同项目所需的库版本可能有所不同,通过建立独立的虚拟环境可以避免混淆和冲突问题。 接下来,在终端输入`pip install -r requirements.txt`来安装所需的所有依赖包。如果某个特定包在执行命令时未能成功下载,请从requirements.txt文件中删除该包,并单独使用Anaconda进行安装后再次运行上述命令。 本项目建议使用的Python版本是3.6,因此推荐用户也选择相同或兼容的版本以确保最佳效果和兼容性。
  • 基于检测.rar
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    本项目开发了一套基于人脸识别技术的口罩佩戴自动检测系统,能够有效识别个体是否正确佩戴口罩,并适用于公共场所进行防疫监控。 直接运行main.py文件即可开始程序。面对新型冠状病毒的全球流行趋势,我们认识到传染病防治在未来很长一段时间内仍然是疾病预防控制工作的重点任务之一。因此,在日常生活中佩戴口罩成为了保护自己与他人安全的重要措施。本次课程设计旨在通过人脸识别技术来实现人脸戴口罩的功能检测。 具体目标包括: 1. 在给定图片上完成对人脸加戴口罩的测试。 2. 根据所构建的模型提供相应的建议。 3. 展示仿真过程及结果。
  • 工智能数据集
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    本数据集专为训练和评估人脸识别算法在佩戴口罩情况下的性能而设计,包含大量标注图像,旨在促进疫情期间及以后的相关技术研究。 基于口罩人脸数据设计相应的算法来检测和识别被口罩遮挡的人脸。该技术可以应用于社区封闭管理下的人员进出管控、车站与机场的人脸识别闸机系统以及带有人脸识别功能的门禁考勤设备,以适应佩戴口罩的情况。
  • PC-X86-OpenCV与PaddleHub结合及带
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    本项目构建于PC-X86平台,融合了OpenCV和PaddleHub技术,实现高效准确的口罩检测以及佩戴口罩时的人脸识别功能。 人脸检测模型:PadddleHub已经提供了预训练模型(pyramidbox_lite_mobile_mask/pyramidbox_lite_server_mask)。切割人脸图像的方法有以下两种: 1. 使用OpenCV直接对人脸图像按比例进行切割。 2. 使用人脸关键点检测,根据关键点位置进行精确切割。
  • 基于Python自动
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    本项目开发了一个基于Python的人脸识别与口罩检测系统。通过AI技术自动识别面部并判断是否佩戴口罩,旨在提高公共安全和健康监测效率。 【标题】:“基于Python的人脸自动戴口罩系统” 在当今社会,由于COVID-19等传染病的影响,佩戴口罩已经成为日常生活中必不可少的防护措施之一。通过技术手段自动化这一过程可以提高效率并减少人际接触,从而降低感染风险。“基于Python的人脸自动戴口罩系统”正是为解决这个问题而设计的。 【描述】: 该项目详细介绍了如何构建一个人脸检测和口罩合成的系统。该系统的功能在于能够识别图像或视频中的人脸,并将预设好的口罩模型精确地叠加到人脸位置,使每个人看起来都像是佩戴了口罩。为了实现这一目标,项目可能采用了深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)来进行人脸识别与特征提取,同时利用各种图像处理算法来完成口罩的合成。 【核心知识点】: 1. **OpenCV库**:作为强大的计算机视觉工具包之一,OpenCV在该项目中被用来进行人脸检测。例如通过Haar级联分类器或HOG+SVM方法实现这一功能。 2. **Dlib库**:此项目可能利用了dlib提供的高效人脸识别关键点定位技术来准确地确定眼睛、鼻子和嘴巴的位置。 3. **深度学习模型**:预训练的深度学习框架如MTCNN(多任务级联卷积网络)或YOLO(You Only Look Once)被用于实时检测人脸,以确保系统的实用性与准确性。 4. **图像合成技术**:项目中可能采用了图像融合和遮罩等方法来计算出人脸轮廓,并创建具有透明度调整功能的口罩模型,进而将其自然地融入原始图片或视频流。 5. **PIL(Python Imaging Library)**:用于处理各种格式的影像文件读取、修改及保存任务,在此项目中可能被用来优化和编辑口罩图像。 6. **Numpy库**:通过使用numpy进行数组与矩阵运算,可以高效地管理和转换大量视觉数据。 7. **视频流处理**:系统具备从摄像头实时获取视频并应用上述技术的能力,从而实现实时为所有人脸戴上虚拟口罩的功能。 8. **TensorFlow或PyTorch框架**:深度学习模型的训练和部署可能依赖于这些先进的机器学习平台。这不仅是一个实用工具,也为计算机视觉、深度学习及图像处理的学习提供了绝佳案例。 综上所述,“基于Python的人脸自动戴口罩系统”展示了人工智能技术在解决实际生活问题中的潜力,并为开发者提供了一个深入了解相关领域的实践机会。
  • MATLAB.zip
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的算法代码,用于在被遮挡(如佩戴口罩)的情况下进行人脸识别。通过创新的数据处理和特征提取技术,有效提升面部关键区域识别精度,在疫情防控等实际场景中具有广泛应用价值。 在佩戴口罩的情况下进行人脸识别是一项创新技术,可以应用于疫情防护中的口罩遮挡识别。结合是否佩戴口罩这一因素,这项技术具有申请优秀毕业设计的潜力。
  • 仅使用PT模型
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    本项目提出了一种专门利用预训练(PT)模型进行人脸检测和口罩佩戴情况识别的技术方案。该系统能高效准确地判断个体是否正确佩戴口罩,适用于公共安全监控场景。 在当前全球公共卫生环境中,人脸识别技术与口罩检测的结合显得尤为重要。本段落将深入探讨人脸口罩识别这一主题,并重点介绍基于PyTorch框架实现的方法。 首先需要理解的是,口罩识别是一种计算机视觉任务,旨在通过分析图像或视频流来判断个体是否佩戴了口罩。这个过程通常分为两个主要步骤:人脸检测和口罩识别。人脸检测是定位图像中的人脸位置;而口罩识别则是进一步判断这些被检测到的人脸上是否存在口罩。 对于人脸检测部分,YOLO(You Only Look Once)是一个常用的实时目标检测系统,以其快速且准确的性能著称。它通过一个单一神经网络同时预测边界框和类概率来实现高效的目标定位功能,在人脸口罩识别的应用中可以训练为定位图像中的脸部区域以供后续分析。 接下来是口罩识别阶段,这通常涉及到使用深度学习模型如ResNet、VGG或MobileNet等,并且这些模型已经在大规模的图像分类数据集(例如ImageNet)上进行了预训练。通过微调最后几层网络结构来适应特定任务需求,可以提高模型在人脸口罩检测上的性能表现。 利用PyTorch框架进行上述操作非常方便,它提供了一系列接口用来加载和调整预训练好的深度学习模型,并且能够将YOLO定位到的人脸区域作为输入传递给这些经过微调的分类器。最终输出的结果是一个二元判断:佩戴或未佩戴口罩。 在实际应用中,使用PyTorch框架开发出来的模型通常会以.pt文件形式保存下来,该格式包含了权重和结构信息并可用于部署至不同的应用场景如监控公共场所内的人员是否按规定佩戴了口罩等场景下进行实时检测。这样的系统能够有效支持公共卫生措施的实施与优化。 为了构建这样一套系统,开发者需要准备一个包含有戴口罩及未戴口罩人脸图像的数据集,并且该数据集的质量和多样性对于训练模型非常重要。随后使用PyTorch框架对所选深度学习模型进行训练,在验证过程中持续调整参数直到达到满意的性能水平后保存为.pt文件以便于部署。 综上所述,人脸口罩识别是一个结合了先进人脸识别技术和精准二分类任务的应用场景,其中PyTorch扮演着核心角色。通过YOLO技术实现的人脸定位加上微调后的深度学习模型用于判断佩戴情况的组合可以高效准确地完成这一复杂任务。开发此类系统不仅需要高质量的数据集支持,还需要对相关框架和算法有深入的理解以及充足的计算资源作为支撑。随着技术的进步与发展,我们有望看到更多针对公共卫生需求设计的有效解决方案出现并投入使用中去。
  • Android平台源码
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    这段代码是专为Android设备设计的人脸识别系统的开源项目,适用于开发者进行学习和二次开发。通过先进的算法实现精准快速的人脸检测与识别功能。 安卓扫脸程序的源代码能够实现人脸一对一以及一对多的扫描对比,并且具备检测人脸年龄和性别的功能。该程序不依赖后台数据库,数据存储在手机SD卡上。
  • 利用Python实现自动
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    本项目旨在开发一个基于Python的人脸口罩检测与提醒系统。该系统能够自动识别并判断人们是否正确佩戴了口罩,并提供相应的反馈信息。通过使用深度学习技术,可以有效提高公共场合卫生安全水平。 1. 项目背景 自2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发以来,口罩、酒精及消毒液变得非常紧俏。面对抢购不到口罩的情况,本段落将介绍如何使用Python实现一个自动戴口罩系统来帮助自己应对这一问题。该系统的原理是利用Dlib模块的人脸68个关键点检测库识别出人脸五官数据,并通过这些数据确定嘴唇位置(48到67号关键点),进而根据嘴部尺寸和方向调整口罩的大小及角度,使口罩能够准确地放置在图像中。 2. 页面设计 页面的设计基于tkinter模块实现图形用户界面。
  • 利用Python开发自动佩
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    本项目采用Python语言构建,旨在开发一套能够自动为视频或图像中的人脸佩戴口罩的系统,结合机器学习与计算机视觉技术,增强公共卫生安全意识。 自2019年新型冠状病毒疫情爆发以来,社会各界十分关注,全国人民深感哀痛。在此期间,口罩、酒精及消毒液等防疫物资变得非常紧俏。本段落主要介绍了一个基于Python的人脸自动戴口罩系统,供有兴趣的读者参考。