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原创 已于 2025-02-14 15:33:58 修改 · 1.3w 阅读 · 122 ·
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#计算机视觉 #人工智能 #深度学习

于 2022-03-14 15:31:05 首次发布
本文探讨了在新冠疫情下，如何通过CNN和深度学习技术实现戴口罩人脸的准确识别，包括目标检测、特征点提取、编码与匹配的过程，以及针对遮挡挑战的模型训练策略。

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PC-X86-OpenCV+PaddleHub口罩识别+带口罩的人脸识别
10-19
人脸检测模型：PadddleHub已经提供的预训练模型(pyramidbox_lite_mobile_mask/pyramidbox_lite_server_mask) 链接: [link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/maskdetect). 切割人脸图像：1.使用OpenCV直接对人脸图像按比例进行切割。2.使用人脸关键点检测，按点位进行切割.链接：[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist?filter=en_category&value=ImageClassification) O
疫情加速人脸识别技术升级，戴口罩也能认出你
AI 数据库me
09-29 3370
近期，国内疫情出现反复，在抗击疫情的战争中，“口罩”成为了2020年的一大热词。作为抗击疫情强有力的武器，口罩已经成为公民的标配，但在抗疫常态化的进程中，口罩却对诸如“刷脸”支付、身份认证等需要人脸识别的场景提出了挑战。 这种“挑战”主要来源于以下几个方面： · 由于口罩遮挡，可供识别的人脸“关键点”大幅减少，机器之前学习的特征判别能力随之降低。具体的，二维纹理信息会由于遮挡而丢失、三维形状信息会带有噪声。 · 口罩类型比较多且口罩遮挡程度不一，如何更多地利用非遮挡区域的信息进行准确识别也是一个需要解决的难
原理讲解-项目实战＜-＞Mtcnn+Mobilent实现人脸口罩检测
哆啦A梦爱学习的博客
09-27 3453
点击上方“码农的后花园”，选择“星标”公众号精选文章，第一时间送达文章目录一、口罩识别的方案二、利用Mtcnn+Mobilent实现人脸检测 整体实现流程 ...
人工智能与机器学习---笑脸识别与口罩识别
weixin_46492125的博客
07-05 2494
这里写目录标题一、人脸图像特征提取的方法1、HOG2、Dlib3、卷积神经网络二、三、Python3+Dlib+Opencv实现摄像头采集人脸并对表情进行实时分类判读1、 安装Dlib库 一、人脸图像特征提取的方法 1、HOG 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 HOG特征提取的流程图如下图所示： 2、Dlib Dlib 是一
人脸识别模型大升级，口罩检测识别率高达99%
百度智能云
02-26 1074
疫情期间，口罩成了人们出门必戴的装备。这给人们带来安全感的同时，也带来了挑战，比如进出小区、学校、办公楼等场所时，门禁的人脸识别系统很难识别“蒙面大侠”，致使人们不得不摘下口罩。为了让通...
人脸口罩识别的项目总结
hanerdong1997的博客
08-12 3365
人脸口罩识别的项目总结 最近一段时间，国内部分地区又爆发了新冠疫情，传播速度很快。但最近天气炎热，人们戴口罩的自觉性不如从前了，在商场等公共场所，需要专门的人员去提醒顾客佩戴好口罩。因此萌发了使用计算机视觉来做一个口罩识别模型的想法，以下是对近期工作的总结。 1、初步想法 一开始，我把这个当成了一个分类模型，使用佩戴口罩的人脸图像和不佩戴口罩的人脸图像来训练一个卷积神经网络，只要模型在测试集上的准确度达到要求即可。具体做法可以看这一篇文章。这篇文章最后训练的模型完全可以识别人脸是否佩戴口罩（在测试集上的
4.人脸检测mtcnn+mobilenet戴口罩分类
weixin_38226321的博客
07-26 1019
#from keras.models import Model,Sequential import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 import os from functools import partial #from keras.layers import ZeroPadding2D,Depthwise,Conv2D,Activation,BatchNormalization,Concatenate,MaxPool2D,Conv2D,Den
口罩人脸识别
mengxt169的博客
06-14 1万+
https://www.notion.so/87bf2f0f4a2e4abdb46647c2c222a944 放个笔记链接吧，我太懒了。。。
自训练的人脸带口罩判断算法
zengwb的博客
12-05 3617
人脸系列文章目录 文章目录人脸系列文章目录前言一、准备数据集二、模型搭建1.数据处理2.模型选择3.loss func 和 lr scheduler4.pytorch使用fp16训练5.训练调参5.推理demo总结 前言 使用widerface（带关键点）+一部分戴口罩人脸训练的人脸检测模型，可以很好的泛化检测出戴口罩的人脸。但无法判断出检测出的人脸是否戴口罩。目前开源的大部分是一种二类目标检测算法FaceMaskDetection来进行口罩判断判断，但此类算法一般要么不够轻量，要么人脸检测性能比较低。漏检
戴口罩的人脸识别
飞奔的菜猪的博客
04-13 1万+
上一次写技术文章是去年4月份了，时隔一整年终于又恬不知耻的上线了！ 其实这中间有好多事都想要写，找实习，找工作，申博，考试等 但人的惰性太大了，停笔容易，但是想再拾起笔可真是太难了。 最近研究了一个新的方向，感觉还是挺有意思的，很想记下来一点感触。 去年年初疫情的爆发，迅速席卷了全球，由于管控措施的加强。现在大家出门基本上都要佩戴口罩了，如果在戴口罩的情况下对人脸进行识别，这就显得极为重要了。尤其是商场这些密集型场所，公共场合你叫顾客把口罩给摘下来，这也不太现实，人家肯定也不肯，心里肯定OS：妈得，
深度学习实战——口罩识别系统
ldliuxians的博客
01-15 2179
（1）本系统通过模型训练，选择输入读取测试集maskTest中照片数量（2）将照片识别分类，戴口罩的赋予“With Mask”特征标签，不戴口罩的赋予“Without Mask”特征标签，并展示分类后的图片（3）展示训练准确率accuracy与损失loss展示训练集分类样本随机选择测试集一张照片进行测试创建UI界面，选择测试照片数量。
人脸微笑识别和口罩识别模型训练和测试（卷积神经网络CNN）及实时的微笑和口罩识别
weixin_43869980的博客
07-07 6444
目录一、人脸微笑识别1.准备工作2.genki4k笑脸数据集准备导入需要的包划分数据集3.网络模型4.数据预处理5.开始训练6.数据增强7.创建新的网络8.对单张图片的笑脸测试二、口罩识别1.数据准备2.网络模型3.数据预处理4.开始训练5.使用数据增强6.对单张人物测试是否戴了口罩三、摄像头实时采集人脸、并对表情（笑脸/非笑脸）、戴口罩和没戴口罩的实时分类判读（输出分类文字）1.笑脸实时检测识别2.是否戴口罩的实时检测识别 一、人脸微笑识别 1.准备工作 需要安装tensorflow、keras以及dli
基于人脸识别的口罩识别算法
MTYSYS19990212的博客
05-12 1万+
在许多的场景下人们都需要进行口罩的佩戴的，如果进行人工的检查将会浪费大量的人力，口罩识别某些方面能更好的代替人力进行检测.虽然国内的疫情形势比较稳定，但是不排除境外输入的可能，因此在公共场合应该佩戴口罩，但是存在某些人群抱着侥幸心理进入公共场合不佩戴
人脸口罩数据集的模型训练以及戴口罩识别检测
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zjc
07-06 1万+
人脸口罩数据集的模型训练以及戴口罩识别检测一.理解人脸图像特征的各种方法HOG特征的提取与计算步骤Dlib人脸特征检测原理（1）提取特征点（2）获取特征数据集写入csv（3）计算特征数据集的欧氏距离作对比二、人脸口罩数据集的下载及处理三、摄像头采集自己人脸、并对表情作出判断。 一.理解人脸图像特征的各种方法 1）方向梯度直方图 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局
口罩检测识别率惊人，这个Python项目开源了
喜欢打酱油的老鸟
03-09 8140
2020-03-08 17:55:47 作者 | 一颗小树x，优快云 博主 编辑 | 唐小引 来源 | 优快云 博客 昨天在 GitHub 上看到一个有趣的开源项目，它能检测我们是否有戴口罩，跑起程序测试后，发现识别率挺高的，也适应不同环境，于是分享给大家。 首先感谢 AIZOOTech 的开源项目 —— FaceMaskDetection，以下为该项目的 GitHub 地址： ...
yolov5完成的模型训练口罩佩戴识别和口罩识别（一）
qq_52219833的博客
07-21 1168
深度学习入门：yolo训练识别口罩佩戴与人脸
基于深度学习的口罩人脸识别研究进展
最新发布
qq_44926214的博客
03-17 1719
MTCNN模型训练输入的所有图像都是正样本（戴口罩的照片），没有负样本作为模型输入。在后续的识别任务模块中，导入MTCNN模型检测结果，对特征点进行编码比较进行识别。
人脸识别（MTCNN+FaceNet）
perfect_csdn1的博客
05-14 2657
1、先采用目前流行的MTCNN检测人脸位置，得到一个人脸的bounding box 2、然后用opencv根据上一步的bounding box 把人脸裁剪出来，并对齐。 （因为实际裁剪出来的脸，大小不一（如距离远近造成的人脸图片大小不同），但神经网络的输入要统一尺寸（如9696，或160160），所以所有人脸需要对齐到统一图片大小上） 3、对齐之后将图片输入到facenet模型（用于训练的网络模型），会得到这个人脸的一个128维特征向量。 4、最后用训练好的SVM分类器对这个特征向量进行分类，得到这个人脸是
Dlib人脸特征提取
weixin_45788243的博客
04-12 3799
使用dlib提取人脸特征需要以下几个步骤。 1.使用人脸检测器检测人脸来获得人脸框。可采用任何人脸检测方法，但需要符合dlib所要求的格式（本文采用之前使用的MTCNN方法）。 face_detector = dlib.get_frontal_face_detector() boxs = face_detector(img,1) 2.定义dlib的特征点预测器shape_predector。dlib提供了两种特征点的预测器，即shape_predector_5_face_landmarks.d.
全网最全最详细的OpenCV实战教程:人脸口罩检测系统
机器学习深度学习业余选手
08-06 3606
全网最全最详细的OpenCV实战教程人脸口罩检测系统
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