Advertisement

利用Python开发的人脸自动佩戴口罩系统

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用Python开发的人脸自动佩戴口罩系统
    优质
    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。
     
  • 利用Python实现的自动人脸口罩佩戴系统
    优质
    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开发的口罩佩戴检测系统.zip
    优质
    本项目为一款基于Python语言开发的实用工具，旨在通过计算机视觉技术自动识别并监测人们是否正确佩戴口罩，助力疫情防控。 资源包含文件：设计报告word文档+源码 针对目标检测的任务可以分为两个部分：目标识别和位置检测。通常情况下，特征提取需要由特有的特征提取神经网络来完成，例如 VGG、MobileNet 和 ResNet 等，这些特征提取网络往往被称为 Backbone 。在 BackBone 后面接全连接层（FC）就可以执行分类任务。但 FC 对目标的位置识别能力较弱。经过算法的发展，当前主要以特定的功能网络来代替 FC 的作用，如 Mask-Rcnn、SSD 和 YOLO 等。 我们选择充分使用已有的人脸检测模型，并训练一个专门用于识别口罩的模型，从而提高训练效率和增强模型准确率。
     
  • 基于Python的自动人脸戴口罩系统
    优质
    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。
     
  • YOLOv4人脸口罩佩戴检测实战
    优质
    本项目基于YOLOv4框架开发的人脸口罩佩戴检测系统，旨在通过高效准确的技术手段识别人们是否正确佩戴口罩，适用于疫情防控等多种场景。 本课程演示环境为Ubuntu系统，并提供适用于Windows系统的YOLOv4版本的人脸口罩佩戴检测教程。 人脸口罩佩戴检测是当前急需的应用之一，而YOLOv4是最新的目标检测技术之一。本课程将使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测功能。提供的数据集包含超过一万张已标注的图像，并且经过训练后的模型能够在真实场景中对人脸是否佩戴口罩进行高精度实时检测。 在项目制作过程中，我们将详细介绍如何创建和处理这些数据集，包括利用labelImg工具进行标签标记以及使用Python代码修复和清理第三方数据集。课程使用的YOLOv4版本来自AlexyAB/darknet，并且所有演示都在Ubuntu系统上完成。 具体的学习内容涵盖安装YOLOv4、自动划分训练测试集、修改配置文件以适应特定任务需求、模型的训练与验证过程，以及如何评估检测效果（包括mAP计算和绘制PR曲线）等。此外还将进行先验框聚类分析，帮助理解不同目标尺寸对模型性能的影响。
     
  • 基于人脸识别的口罩佩戴检测系统.rar
    优质
    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。
     
  • 人脸佩戴口罩的人工智能识别数据集
    优质
    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。
     
  • 利用Python实现的口罩佩戴检测代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python的口罩佩戴检测系统源码，采用深度学习技术自动识别图像或视频中人物是否正确佩戴口罩。适合初学者研究和学习使用。 针对目标检测任务可以分为两个部分：目标识别与位置检测。通常情况下，特征提取需要由特定的神经网络来完成，例如VGG、MobileNet或ResNet等。这些用于提取特征的网络常被称为Backbone。在BackBone之后接全连接层（FC）能够执行分类任务，但FC在网络定位目标方面表现不佳。随着算法的发展，目前主要采用具有特定功能的网络替代FC的作用，比如Mask-Rcnn、SSD和YOLO等。我们选择利用已有的人脸检测模型，并额外训练一个用于识别口罩的模型以提高准确性并减少成本。 详细介绍可参考相关文献或资料进行进一步了解。
     
  • 关于佩戴口罩、未佩戴口罩和不规范佩戴口罩的数据及对应的.xml标签
    优质
    本资料分析了在不同情境下人们佩戴口罩的行为情况，并提供了对应于佩戴、未佩戴以及不规范佩戴口罩的相关数据及其XML标签，便于进一步的数据处理与应用。 我们有一个包含约3000张图片的数据集，这些图片展示了佩戴口罩、未佩戴口罩以及不规范佩戴口罩的情况，并且每张图片都配有对应的.xml标签文件。
     
  • Windows版YOLOv4实现人脸口罩佩戴检测实战
    优质
    本项目介绍如何在Windows环境下使用YOLOv4模型进行人脸及口罩佩戴情况的实时检测。通过详细步骤指导用户搭建环境、训练模型并应用，以确保公众健康和安全。 本课程演示环境为：Windows10；CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4。对于需要使用Ubuntu系统学习YOLOv4的同学，可以参考相关资料。 当前，人脸口罩佩戴检测是一个非常实用的应用领域，并且 YOLOv4 是一种新推出的强大目标检测技术。本课程将利用 YOLOv4 来实现对人脸是否佩戴口罩进行实时的高精度检测。此外，我们还会提供一个包含超过一万个样本的人脸口罩数据集供学员使用。 在项目制作过程中，我们将详细讲解如何构建这样一个大规模的数据集——包括使用 labelImg 工具来进行标注以及通过 Python 代码来修复和清洗第三方提供的原始数据集。 课程中所使用的 YOLOv4 版本来自于 AlexyAB/darknet，在 Windows 系统上进行演示。具体项目实施步骤将涵盖：安装 YOLOv4，自动划分训练集与测试集，修改配置文件以适应特定需求，训练模型并评估其性能（包括 mAP 计算），以及先验框的聚类分析等环节。