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基于Matlab的口罩检测系统（含界面、人脸定位、形态学处理及干扰消除等功能）

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简介：
本项目开发了一个基于MATLAB的口罩检测系统，具备用户友好界面，能够准确进行人脸定位，并通过形态学处理和干扰消除功能优化识别效果。 口罩识别系统包括界面设计、人脸定位、形态学处理、干扰去除、分割与定位以及判别功能。当检测到用户未佩戴口罩时会发出预警提示。（此描述使用了Matlab进行开发）

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  • 基于Matlab的口罩检测系统（含界面、人脸定位、形态学处理及干扰消除等功能）
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    本项目开发了一个基于MATLAB的口罩检测系统，具备用户友好界面，能够准确进行人脸定位，并通过形态学处理和干扰消除功能优化识别效果。 口罩识别系统包括界面设计、人脸定位、形态学处理、干扰去除、分割与定位以及判别功能。当检测到用户未佩戴口罩时会发出预警提示。（此描述使用了Matlab进行开发）
     
  • 基于MATLAB的口罩检测（含GUI界面、颜色定位和形态学）
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    本项目利用MATLAB开发了一套包含图形用户界面的口罩检测系统，结合颜色识别与形态学处理技术，实现高效准确的口罩佩戴情况监测。 MATLAB口罩识别系统采用人脸定位与裁剪技术，因为口罩位于面部区域。该系统结合了人脸定位和颜色定位的方法，并带有图形用户界面（GUI）。
     
  • 基于MATLAB源程序的人脸图像处理与人脸检测定位
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    本研究利用MATLAB开发了一套人脸图像处理系统，实现了高效的人脸检测与精确的位置定位功能。 此程序是基于MATLAB的仿真项目，包含五个独立的程序，并且这些程序均已调试完成、无错误。只要在电脑F盘中放入一张名为face3.jpg的照片并运行相应的程序即可使用。该程序主要用于人脸图像处理、检测和定位功能，具体包括图形转换、灰度图像直方图均衡化、灰度图像平滑与锐化处理以及加入噪声后的图像锐化处理，同时支持人脸边缘检测及人脸定位等功能。
     
  • 基于YOLOv5模型和Pyside6界面的高精度人脸口罩检测系统构建
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    本项目开发了一套结合YOLOv5深度学习模型与Pyside6图形用户界面的人脸口罩精准检测系统，旨在高效识别并监测佩戴口罩情况。 基于深度学习的人脸口罩检测识别系统能够用于日常生活中的目标检测与定位。该系统利用深度学习算法可以实现对图片、视频或摄像头输入的目标进行检测和识别，并支持结果的可视化展示及导出。 本系统采用YOLOv5模型训练数据集，使用Pysdie6库来构建页面展示功能，同时兼容ONNX和PT等格式作为权重模型输出。该系统的具体功能包括：导入并初始化训练好的模型；调整置信度与IOU阈值参数；上传图片或视频进行检测，并显示可视化结果及导出文件；通过摄像头输入实时画面并执行相应操作。 此外，系统支持原始图像、视频及其对应的检测结果同时展示，提供已检目标列表和位置信息，并记录前向推理所需时间。
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
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    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。
     
  • 具备并行干扰消除功能的基于MMSE迭代软MIMO检测方法
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    本文提出了一种结合最小均方误差（MMSE）与迭代软检测技术的多输入多输出(MIMO)系统干扰消除算法，有效提升了数据传输效率和信号质量。 基于MMSE的迭代软MIMO检测技术结合了并行干扰消除功能。
     
  • 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。
     
  • YOLOv5人脸口罩检测代码及预训练模型+QT界面+含8000条标注数据的人脸口罩数据集
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    本项目提供基于YOLOv5的人脸口罩检测系统，包括源代码、预训练模型和一个包含8000条标注记录的数据集，并集成QT图形界面。 YOLOv5人脸口罩检测项目包括代码、训练好的模型以及PyQt界面。该项目包含两个精度达90%以上的预训练模型，并附有各种训练曲线图及8000多张标注数据集，标签格式为VOC和YOLO，类别名称分别为face（人脸）与face_mask（佩戴口罩的人脸）。此外，项目中的qt界面支持图片、视频检测以及调用摄像头进行实时监测。该项目基于PyTorch框架，并使用Python编写代码。
     
  • 串行干扰消除；排序与串行干扰消除；通信中迫零检测
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    本文探讨了在通信系统中的串行干扰问题，介绍了有效的排序技术和迫零检测方法以消除串行干扰，提高信号接收质量。 通信中的迫零检测、串行干扰消除以及排序串行干扰消除是几种重要的技术手段。
     
  • 【人脸检测】利用形态学方法进行人脸定位的Matlab代码（附GUI）
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    本项目提供了一套基于形态学的人脸检测MATLAB代码，并包含图形用户界面(GUI)，便于使用者快速上手实现人脸定位功能。 基于形态学实现人脸检测定位的MATLAB源码及GUI界面设计。