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MATLAB课程设计：人脸识别与口罩检测.zip

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简介：
本项目为MATLAB课程设计作品，专注于开发人脸识别及口罩佩戴情况检测系统。通过集成先进的人脸识别算法和机器学习模型，能够准确地识别人脸并判断是否正确佩戴了口罩，适用于多种应用场景，如公共安全、健康监测等。 这是一个单人或多人口罩识别的应用，主要运用卷积神经网络（LeNet5）来进行判别。预期效果是如果检测到没有人戴口罩，则在屏幕上实时显示警报，并发出声音提示。

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  • MATLAB课程设计：人脸识别与口罩检测.zip
    优质
    本项目为MATLAB课程设计作品，专注于开发人脸识别及口罩佩戴情况检测系统。通过集成先进的人脸识别算法和机器学习模型，能够准确地识别人脸并判断是否正确佩戴了口罩，适用于多种应用场景，如公共安全、健康监测等。 这是一个单人或多人口罩识别的应用，主要运用卷积神经网络（LeNet5）来进行判别。预期效果是如果检测到没有人戴口罩，则在屏幕上实时显示警报，并发出声音提示。
     
  • 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。
     
  • 口罩检测与人脸识别的前后端实现
    优质
    本项目聚焦于开发一套集成系统，旨在结合口罩佩戴验证及人脸识别技术。通过前端摄像头捕捉图像，并利用后端算法分析处理，确保在疫情期间既保障安全又方便身份识别。该方案适用于办公、校园等场景的身份认证需求。 前后端分离实现对视频中的行人进行口罩检测，并对未戴口罩的行人进行人脸识别。涉及到的技术包括Python、Vue、YOLOv5、KNN以及人脸识别和口罩检测算法。 后端主要使用Python（Flask）来实现核心算法及数据存储等功能，前端则采用Vue技术栈，用于上传视频与图片并展示分析结果。
     
  • 口罩检测与疫情口罩识别（毕业设计）
    优质
    本项目旨在开发一套基于图像处理技术的口罩佩戴情况检测系统，并针对疫情期间的特殊需求，实现对各类口罩的有效识别和分类。是一款实用性强的毕业设计作品。 训练数据集和代码已经打包好，点击inference.py即可运行。
     
  • 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。
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
    优质
    本项目提供了一套全面的人脸识别解决方案，包括人脸检测、精准的关键点定位以及是否佩戴口罩的判断功能。适用于多种场景的安全与隐私保护需求。 要运行RetinaFace进行同时的人脸检测、关键点定位及口罩检测，请遵循以下步骤： 1. 对于Linux用户，在rcnn/cython/setup.py文件的第121行添加注释（Windows用户可以跳过这一步）。 2. 进入cython目录并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 以完成必要的设置。 3. 最后，运行测试脚本 `python test.py`。如果遇到缺少mxnet等库的情况，请使用pip自行安装所需依赖项。 请确保所有必需的软件包都已正确安装，并根据提示进行相应的操作调整。
     
  • 口罩识别检测的MATLAB实现.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言来开发和实施口罩佩戴状态自动识别与检测系统的方法和技术。包含源代码及详细文档说明。 该课题是基于Matlab的口罩识别系统，在疫情之后成为一个新兴的研究领域。由于这是一个相对较新的研究方向，所以网络上可供参考的相关资料并不多。本设计采用颜色加形态学算法进行人脸检测，因为口罩通常是穿戴在脸部而不是手臂或胸部等其他部位。此外，该系统还具备人机交互界面，并需要进一步拓展功能。
     
  • 口罩识别检测的MATLAB实现.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言进行口罩佩戴情况识别的技术方案及其实现代码。包含人脸检测与口罩覆盖分析算法，适用于疫情防控和公共安全领域。 该课题是基于Matlab的口罩识别系统，在疫情之后成为了一个新兴的研究领域。由于这一领域的资料较少，本研究采用了颜色加形态学算法进行开发。首先需要实现人脸检测功能，因为口罩佩戴在脸部而不是手臂或胸部等其他部位。此外，设计中还包括了人机交互界面，并且还需要进一步拓展相关功能。
     
  • 人脸口罩检测数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量标注的人脸佩戴口罩图片，旨在促进人脸识别与口罩检测技术的研究与发展。 本数据来源于MAFA dataset和WIDER FACE dataset。 训练集包含6120张图片，其中来自MAFA的有3006张（主要是戴口罩的照片），而来自WIDER Face的则有3114张（主要为不戴口罩的照片）。 验证集中共有1839张图片，其中有1059张来自于MAFA，780张来自于WIDER Face。
     
  • 口罩识别的MATLAB设计.zip
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    本项目为《口罩识别的MATLAB设计》，旨在利用MATLAB开发一个高效准确的面部口罩佩戴检测系统，助力疫情防控。文件内含详细代码与说明文档。 本课题为基于Matlab的口罩识别系统。自疫情以来，这一领域成为新的研究热点，全网可参考的相关资料并不多。该设计采用颜色和形态学相结合的方法进行面部特征检测与分析，并在此基础上实现对佩戴状态下的口罩进行准确识别。由于口罩是穿戴在脸部而非手臂或胸部等其他部位的物品，因此系统需要先完成人脸定位步骤。 此外，本项目还包含了一个用户友好的人机交互界面设计部分，旨在进一步增强系统的实用性和用户体验感。整个研究过程中将不断拓展新的技术应用和功能优化思路，在现有基础上探索更多可能的应用场景与解决方案。