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人工智能项目实践：基于MobileNetV2的人脸口罩检测图像识别

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简介：
本项目采用轻量级深度学习模型MobileNetV2实现人脸及口罩佩戴情况的实时检测，旨在促进公共场所健康与安全。 本段落介绍了一个基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别项目实践。使用 tf.keras 构建训练模型，并利用深度卷积神经网络进行图像识别任务。在 NVIDIA 1070Ti 显卡的支持下，经过 15 轮（epoch）的训练后，模型准确率达到 96%。 所使用的环境包括：Python 3.7、TensorFlow 2.2.0 和 CUDA Version 10.1.243。数据集全部来自于网络公开资源。

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  • 人工智能项目实践：基于MobileNetV2的人脸口罩检测图像识别
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    本项目采用轻量级深度学习模型MobileNetV2实现人脸及口罩佩戴情况的实时检测，旨在促进公共场所健康与安全。 本段落介绍了一个基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别项目实践。使用 tf.keras 构建训练模型，并利用深度卷积神经网络进行图像识别任务。在 NVIDIA 1070Ti 显卡的支持下，经过 15 轮（epoch）的训练后，模型准确率达到 96%。 所使用的环境包括：Python 3.7、TensorFlow 2.2.0 和 CUDA Version 10.1.243。数据集全部来自于网络公开资源。
     
  • 人工智能导论项目报告——人脸口罩识别
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    本项目为《人工智能导论》课程作业，专注于开发一种高效的人脸口罩佩戴情况识别系统。通过深度学习算法分析图像数据，准确判断人们是否正确佩戴口罩，旨在助力公共安全与健康监测。 使用CelebA数据集中戴口罩和没戴口罩的图像作为训练样本对模型进行训练。在测试阶段，通过笔记本摄像头拍摄的人脸来判断是否佩戴了口罩，并标记结果。本项目采用三种方法：实现方法一为基于CNN卷积神经网络训练模型以识别口罩；实现方法二利用Python结合OpenCV技术训练分类器来进行人脸和口罩的检测；实现方法三则是使用yolov5框架进行目标检测，以此来识别佩戴口罩的人脸。 此方案适用于学习人工智能导论课程的大专院校学生。项目报告包含完整的格式、运行截图及代码截图，并推荐附加教程以供参考。
     
  • 人脸佩戴口罩的人工智能识别数据集
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    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。
     
  • 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。
     
  • 图像识别与人脸识别的人工智能技术
    优质
    本研究聚焦于人工智能领域的图像识别和人脸识别技术，探讨其工作原理、应用领域及未来发展方向。 本项目使用深度学习框架torch，并采用resnet34网络架构进行训练与推理。数据集包含两类内容。该项目包括训练文件、推理文件以及QT界面设计。通过QT界面，用户可以选择图片或视频进行识别操作。如遇到代码相关问题，可以免费咨询博主。
     
  • 基于ArcFace-Pytorch的人脸识别项目实践
    优质
    本项目采用PyTorch框架和ArcFace模型进行人脸识别研究与开发，旨在优化面部特征提取及身份验证流程。 ArcFace是一种基于深度学习的人脸识别算法，它能将不同人脸图像映射到高维特征空间，并通过计算特征向量之间的距离或相似度来实现人脸识别。该方法的核心在于使用多层卷积和池化操作提取人脸图像的特征，在此基础上对特征向量进行归一化处理及角度测量。在训练过程中，利用大量的人脸图像及其对应的标签信息，采用反向传播算法优化网络参数。本项目涵盖了完整的人脸识别方案，包括用于训练与测试的数据集、相应的脚本段落件，并按照工程文档README.md的指导完成依赖项安装和配置后即可执行人脸识别任务的训练及测试阶段。
     
  • 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。
     
  • 基于Yolov5的人工智能项目实践——旋转目标检测
    优质
    本项目采用YOLOv5框架进行深度学习训练，专注于解决旋转目标检测问题，旨在提高复杂场景下物体定位与识别的准确率和效率。 基于YOLOv5的旋转目标检测使用CSL_Label（Oriented Object Detection）方法进行Rotated BBox检测。这种方法结合了YOLOv5的高效性和方向感知对象检测的能力，适用于需要精确识别倾斜或旋转物体的应用场景。
     
  • 口罩规范佩戴识别的 人工智能 项目答辩PPT
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    本项目利用人工智能技术开发了一种自动检测系统，能够有效识别并评估人们在公共场合是否正确佩戴了口罩。通过此系统可以提高公众对疫情期间卫生规定的遵守程度，保障公共卫生安全。 人工智能口罩规范佩戴识别项目答辩PPT目标检测之口罩检测 该项目旨在利用人工智能技术进行口罩规范佩戴的识别与检测，通过制作相关的演示文稿（PPT）来展示在目标检测领域中针对口罩的具体应用研究和技术实现过程。