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PC-X86平台结合OpenCV和PaddleHub，进行口罩识别以及带口罩的人脸识别。

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简介：
Paddlehub平台已发布一系列预训练的人脸检测模型，包括名为 pyramidbox_lite_mobile_mask 和 pyramidbox_lite_server_mask 的模型。 进一步地，针对人脸图像的处理，我们采用了两种方法：首先，借助 OpenCV 库直接对人脸图像进行按比例的裁剪操作；其次，通过利用人脸关键点检测技术，依据关键点的位置信息进行精准的图像切割。这些资源均可查阅至 PaddlePaddle Hub 的人脸检测分类页面：[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/maskdetect)。

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  • PC-X86-OpenCV与PaddleHub结合的口罩识别及带口罩人脸识别系统
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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。
     
  • 利用OpenCV进行人脸识别及口罩检测
    优质
    本项目基于OpenCV库开发，旨在实现人脸检测与口罩佩戴情况识别功能。通过图像处理技术自动判断行人是否正确佩戴口罩，助力疫情防控工作。 本项目基于OpenCV进行人脸识别与口罩检测，并提供相关代码及报告。在实现过程中运用了PCA（主成分分析）和LBP（局部二值模式）等多种算法和技术方法，以提高识别的准确性和效率。
     
  • OpenCV口罩人脸识别数据集（含XML）
    优质
    本数据集为OpenCV设计，包含佩戴口罩的人脸识别图像及XML分类文件，旨在提升机器学习模型在各类遮挡情况下的识别精度。 我们收集了800多张正样本图片和1800张负样本图片，可以直接进行训练。
     
  • MATLAB口罩下的人脸识别.zip
    优质
    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。
     
  • PaddleHub口罩识别体验教程_md版
    优质
    本教程详细介绍了如何使用PaddleHub进行口罩识别的实践操作，适合对人脸识别与口罩检测感兴趣的开发者和研究人员参考学习。 为了助力疫情防控工作，百度推出了免费的“口罩人脸识别”预训练模型，并将其开源。该模型基于2018年在国际顶级计算机视觉会议ECCV 2018上发表的论文PyramidBox研发而成，在公共场景中能够同时检测大量人脸并快速识别和标注佩戴或未佩戴口罩的人脸。 飞桨平台提供的PaddleHub工具已集成此预训练模型（pyramidbox_lite_mobile_mask/pyramidbox_lite_server_mask），帮助开发者使用少量自有数据，迅速完成适用于特定环境的模型开发。此外，PaddleHub还提供了涵盖图像分类、目标检测等多领域的高质量预训练模型。 本示例展示了如何利用轻量级的目标检测模型pyramidbox_lite_mobile_mask来识别佩戴口罩的情况。如果要在本地运行该项目，请先安装PaddleHub；若选择在线操作，则需首先fork该代码库，然后按照说明进行即可。
     
  • 利用Matlab进行口罩识别
    优质
    本项目运用MATLAB编程环境开发了一套高效的口罩佩戴检测系统，旨在通过图像处理技术自动识别个体是否正确佩戴口罩，助力疫情防控与公共安全。 使用MATLAB实现的口罩检测识别项目可以判断人是否佩戴了口罩。该项目采用了RGB滤波、YCbCr和肤色标定等多种算法来提高检测准确性。
     
  • 利用Keras进行口罩识别
    优质
    本项目采用深度学习框架Keras构建模型，专注于高效准确地识别图像中的人脸及口罩佩戴情况，旨在促进公共安全与健康。 基于Keras的口罩识别项目包含了模型文件。你可以通过运行`python3 yolo_video.py --image`命令来检测图片中的内容。
     
  • 使用Python和OpenCV的PyCharm人脸口罩识别项目源码
    优质
    本项目利用Python与OpenCV，在PyCharm环境下开发，实现人脸识别及口罩佩戴情况检测功能，适用于疫情监控等场景。 基于Python和OpenCV的人脸口罩识别检测PyCharm项目源码提供了一种有效的方法来实现人脸口罩的自动检测功能。该项目利用了计算机视觉技术中的关键点检测算法，能够准确地定位并判断佩戴者是否正确使用了口罩。通过集成到现有的监控系统或个人设备中，可以极大地提升公共场所的安全性与卫生标准。
     
  • 人脸及口罩识别SDK（附带开发示例代码）
    优质
    本产品提供全面的人脸和口罩识别功能，内含详尽SDK及实用开发示例代码，助力快速集成与应用部署。 1. 支持人脸检测、人脸质量评估、人脸追踪、活体验证、人脸识别对比、面部搜索、闭眼识别、口罩识别及性别年龄分析等功能； 2. 提供离线永久授权，包含人证比对、门禁系统和属性分析场景的C/C++与C#语言示例程序，便于快速开发； 3. 达到99.9%的高精度标准，并能在毫秒级完成识别任务，在万人规模的人脸应用场景中实现400ms以内的高效服务。
     
  • 针对戴口罩的人脸识别系统
    优质
    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。