Advertisement

口罩佩戴识别-MATLAB代码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套基于MATLAB开发的口罩佩戴情况识别系统源代码。这套代码利用计算机视觉技术检测人脸并判断是否正确佩戴口罩，适用于公共场所监控及疫情防控场景。 在MATLAB中进行口罩穿戴识别的过程包括先定位人脸并分割图像，然后检测口罩，并对相关部分进行分割和预处理等工作。此项目需要一定的编程基础，且属于一个新兴的研究课题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 口罩佩戴识别-MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的口罩佩戴情况识别系统源代码。这套代码利用计算机视觉技术检测人脸并判断是否正确佩戴口罩，适用于公共场所监控及疫情防控场景。 在MATLAB中进行口罩穿戴识别的过程包括先定位人脸并分割图像，然后检测口罩，并对相关部分进行分割和预处理等工作。此项目需要一定的编程基础，且属于一个新兴的研究课题。
     
  • 基于MATLAB的口罩佩戴识别.zip
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB开发的系统，用于自动检测和识别图像中的人脸是否正确佩戴了口罩。该工具集成了先进的机器学习算法，并附带详细的文档与示例代码，旨在促进对疫情期间面部遮盖物有效性的研究及监控应用。 自疫情以来，“人脸检测与形态学结合的口罩识别系统”是一个较为新颖的研究课题。本设计通过运用人脸检测技术和形态学知识相结合的方法来实现目标。首先进行精确的人脸定位，将面部区域单独分割出来，并利用形态学处理去除干扰因素，最终判断是否佩戴了口罩。
     
  • 口罩佩戴识别数据集.rar
    优质
    该数据集包含大量关于人们佩戴和未正确佩戴口罩的照片及标签信息，适用于训练机器学习模型进行人脸与口罩佩戴状态的识别。 口罩佩戴检测数据集包含两种类别：戴口罩与不带口罩。总共有1165个数据样本，其中戴口罩的有500多个，不带口罩的有600多个，并且每个样本都附带有标注好的标签信息。对于希望使用该数据集进行相关研究或检测的朋友来说，可以直接采用这些已标记的数据，无需自行花费时间来标注新的数据。
     
  • 口罩佩戴检测软件（实时识别）
    优质
    本软件是一款专为公共安全设计的口罩佩戴检测工具，采用先进的人脸识别技术，能够实现实时、准确地判断用户是否正确佩戴口罩。 开源Halcon联合C#的口罩佩戴识别软件在某些情况下识别度不够，请自行调整“口罩佩戴识别软件\HalconTestCS\bin\x64\Debug目录下的classifier_minist.hdl文件”。关于详细使用方法，可以参考相关文档或主页上的文章。如果运行出现问题，请确保环境配置正确。
     
  • 口罩识别-MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供一套完整的MATLAB代码用于实现人脸识别及口罩检测功能。通过图像处理技术自动识别并判断目标人物是否佩戴口罩，适用于疫情防控期间的人脸监测系统开发。 在使用MATLAB进行口罩识别时，首先需要定位人脸，然后再定位口罩。如果你是新手并且刚开始学习，请保持耐心。
     
  • 疫情下口罩佩戴识别防护技术.pdf
    优质
    本文档探讨了在新冠疫情背景下，研发与应用口罩佩戴状态下的面部识别及安全防护技术，旨在提高公共卫生环境中的安全性与便利性。 使用ModelArts实现图像分类和目标检测任务；入门人工智能，掌握人工智能项目开发流程，并实践计算视觉的相关案例，体验华为云一站式AI开发平台的功能。
     
  • 关于佩戴口罩、未佩戴口罩和不规范佩戴口罩的数据及对应的.xml标签
    优质
    本资料分析了在不同情境下人们佩戴口罩的行为情况，并提供了对应于佩戴、未佩戴以及不规范佩戴口罩的相关数据及其XML标签，便于进一步的数据处理与应用。 我们有一个包含约3000张图片的数据集，这些图片展示了佩戴口罩、未佩戴口罩以及不规范佩戴口罩的情况，并且每张图片都配有对应的.xml标签文件。
     
  • 口罩识别数据集，用于检测用户是否佩戴口罩
    优质
    本数据集专为训练和测试机器学习模型而设计，旨在精准识别个体是否佩戴口罩，助力公共安全与健康监控系统。 口罩数据集用于检测用户是否佩戴口罩。
     
  • 利用Python实现的口罩佩戴检测代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python的口罩佩戴检测系统源码，采用深度学习技术自动识别图像或视频中人物是否正确佩戴口罩。适合初学者研究和学习使用。 针对目标检测任务可以分为两个部分：目标识别与位置检测。通常情况下，特征提取需要由特定的神经网络来完成，例如VGG、MobileNet或ResNet等。这些用于提取特征的网络常被称为Backbone。在BackBone之后接全连接层（FC）能够执行分类任务，但FC在网络定位目标方面表现不佳。随着算法的发展，目前主要采用具有特定功能的网络替代FC的作用，比如Mask-Rcnn、SSD和YOLO等。我们选择利用已有的人脸检测模型，并额外训练一个用于识别口罩的模型以提高准确性并减少成本。 详细介绍可参考相关文献或资料进行进一步了解。