15、实时面部口罩检测技术解析

实时面部口罩检测技术解析

1. 相关工作概述

在面部识别领域，早期的研究主要考虑整个面部，而非特定的高光部分。通过对图像数据集进行主成分分析（PCA），在低维子空间中处理面部图像。协方差矩阵的特征向量构成了图像集的特征面，同时分别确定训练集的特征值和权重。对于测试图像，采用类似的方法处理，然后计算训练图像和测试图像之间的距离。

为了实现面部识别，提出了两种计算方法：基于几何特征的方法和基于模板匹配的方法。Etemadi和Chalupa提出了基于线性判别分析（LDA）的特征提取方法用于面部识别，该方法在划分矩阵而非协方差矩阵上进行特征值分析。Moon和Phillips介绍了PCA的性能和计算方面，并提出了一种基于PCA的新算法，包括光照标准化、低通滤波、去除低阶特征向量以及角度和马氏相似度测量匹配等步骤。

2. 研究目标

我们的目标是阻断COVID - 19在人与人之间的传播，减少疫情的扩散，保护人们免受感染。通过实施自动精细技术，确保人们遵守佩戴口罩的规定。面部识别是一个有效的工具，因为人们通常可以根据面部来识别他人。然而，从计算机视觉的角度来看，面部是一个复杂的因素，每个人的面部都有独特的特征和属性。因此，面部识别技术在娱乐、智能卡、信息安全等多个领域都有广泛的应用。

本研究采用特征脸方法实现人脸识别系统。特征脸是基于主成分分析（PCA）算法的一种面部识别技术，PCA通过数学方法确定一组用于面部识别的特征。面部识别过程包括使用分类器进行人脸检测、人脸预处理、收集和训练识别到的人脸，最后进行人脸识别。

3. 相关技术库介绍

• OpenCV ：O