该系统，基于人脸识别技术，名为“带口罩”。

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简介：
完整代码可以直接运行main.py文件，后续将发布更为详尽的博客文章进行解读。新型冠状病毒的出现表明，其全球范围内的传播和扩散趋势日益明显，这无疑警示我们：传染病预防控制将继续是疾病防控工作的核心任务，并在相当长的一段时间内保持重要地位。鉴于此，佩戴口罩已成为日常生活中不可或缺的环节。为了保障他人的安全以及自身的健康安全，每个人都应自觉地佩戴口罩。本课程设计的核心目标是利用人脸识别技术，实现对人脸图像的“带口罩”处理。具体而言，首先需要完成在指定图片上进行人脸遮罩测试的任务。其次，根据所设计的模型参数，提供相应的优化建议。最后，展示仿真过程以及最终结果展示。

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客服

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。

针对戴口罩的人脸识别系统

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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。

基于人脸识别的口罩佩戴检测系统.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。

基于人脸识别技术的考勤系统

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本系统利用先进的人脸识别技术实现智能考勤管理，能够高效、准确地记录员工出勤情况，提升企业管理效率。随着人工智能技术的发展，人脸识别技术在生活中的应用越来越广泛。本段落利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。该系统采用Python语言以及dlib库、face_recognition库及OpenCV库来完成人脸检测、定位与采集，并实现签到功能。系统的架构分为用户端和管理端两部分：管理端允许管理员通过学号注册并上传照片；而用户端则使用电脑摄像头拍照，将拍下的图像与已注册的照片进行比对以确认是否成功签到。该系统从实际需求出发，利用人脸识别技术替代传统的人工考勤方式，显著提升了组织效率和办事能力。在确保高识别率的前提下，本系统的实时性和稳定性也得到了保证。如果能够广泛普及应用，则对于大学校园教育的发展具有重要的积极意义。实现的技术包括Python 3.6.5、OpenCV及SQLite数据库，并使用Flask系统框架构建项目。此外，该项目还包括了参考论文和代码等资源，通过运行test.py文件即可进行测试。

基于人脸识别技术的考勤系统

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本系统运用先进的人脸识别算法，实现快速、精准的身份验证，适用于各类办公场景，提高工作效率与安全性。随着人工智能技术的发展，人脸识别技术被广泛应用于生活中的各个领域。本段落利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。该系统采用 Python 语言以及 dlib 库、face_recognition 库及 OpenCV 库来完成人脸检测、定位及采集，并实现签到操作。系统的架构分为两部分：用户端和管理端。在管理系统中，管理员可以通过学号注册并上传照片；而在用户端，则通过电脑摄像头获取的照片与已注册的数据库中的图片进行比对以确认是否成功签到。本系统从实际需求出发，采用人脸识别技术替代传统的人工考勤方式，大大提高了组织效率和办事能力。在保证图像数据识别率的前提下，该系统具有较高的实时性和稳定性，如果能够得到广泛应用，在大学校园教育的发展中将发挥积极的作用。实现的技术包括 Python3.6.5、OpenCV 和 SQLite 数据库以及 Flask 系统框架。项目内容包含有项目代码及参考论文等资料。其中 face_class 文件夹下包含了多种人脸识别分类模型，例如 MobileNet、Inception 及 VGG 等五个对比模型。点击 test.py 即可进行测试。该系统不仅提高了工作效率和准确性，还为校园考勤管理提供了新的解决方案和技术支持。

MATLAB口罩下的人脸识别.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。

基于TensorFlow的人脸口罩识别系统的开发与实现.pdf

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本文档探讨并实现了基于TensorFlow框架的人脸及口罩佩戴情况自动识别系统，旨在评估其在公共安全和卫生监控中的应用价值。基于 Tensorflow 的人脸口罩识别系统的设计与实现.pdf 脸口罩识别系统的设计与实现.pdf

仅使用PT模型的人脸口罩识别系统

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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。

基于HOG与SVM的人脸口罩识别方法.zip

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本项目提出了一种结合HOG特征提取和SVM分类器的人脸口罩检测算法，旨在准确识别佩戴口罩的状态，适用于疫情防控等多种场景。基于HOG和SVM的人脸口罩识别算法文件架构如下： - HOGdescriptor.m：获取图像的HOG方向直方图。 - computeGradient.m：计算传入图像每个像素点在x、y轴的梯度。 - drawRectangleImage.m：在图像上绘制方形框图。 - gamma1.m：gamma校正算法。 - dection.m：预测算法运行入口。 - guiTest.m：Matlab GUI界面生成使用说明。进行预测之前需要先对样本进行训练，可以使用trainImg.m中的函数。修改正负样本段落件夹路径后开始训练，完成后MATLAB会得到一个SVM分类器。接下来，在dection.m中修改需要进行预测的图片路径以及预测结果路径，并将SVM分类器传入该方法执行。训练集采用的是武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心开源的人脸口罩数据集（Real-World Masked Face Dataset，RMFD）。

基于人脸识别技术的课堂考勤系统

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本课堂考勤系统利用先进的人脸识别技术，实现学生签到自动化管理。通过精准快速地捕捉并验证面部特征，有效提升教学环境中的出勤监管效率与准确性。传统的课堂点名方法效率低下，浪费大量时间。为此提出了一种基于人脸识别的课堂点名系统，大大提高了课堂点名的效率。该系统采用图像和摄像识别技术进行点名，并能够同时识别多张人脸。此外，对于难以被系统准确识别的学生，提供了手动签到选项。系统的算法部分采用了OpenCV人脸识别开源库开发，界面交互则使用Qt、C++实现。