4、基于卷积神经网络的口罩识别系统技术解析

基于卷积神经网络的口罩识别系统技术解析

1. 数据预处理

数据预处理是为了使数据集适合分析或机器学习算法而进行的准备过程，在口罩检测项目中至关重要。以下是涉及的主要步骤：
- 数据收集 ：收集包含戴口罩和未戴口罩人脸的图像数据集，来源包括公共场所的实时图像、现有数据集或预录制视频。
- 数据清理 ：清理数据集以减少噪声并去除不需要的元素，例如消除损坏或低质量的图像，裁剪面部区域以外的部分。
- 标注 ：将数据集中的每张图像标记为“戴口罩”或“未戴口罩”，以便为训练分配准确的标签。
- 数据平衡 ：确保训练数据集中戴口罩和未戴口罩的图像分布均衡，若不平衡可采用数据增强或数据缩减技术。
- 数据调整大小 ：将图像调整为一致的尺寸，通常为标准大小，以确保训练和测试阶段的一致性。
- 数据归一化 ：将图像的像素值缩放到适当的范围，如[0, 1]，或对像素值进行标准化，以确保更好的训练效果。

步骤	操作
数据收集	收集戴口罩和未戴口罩人脸图像，来源多样
数据清理	消除损坏或低质量图像，裁剪非面部区域