人脸遮挡检测 (Face_Mask) —— 基于WiderFace数据集的YOLOv11+UI界面深度学习完整实现

1. 项目背景与意义

近年来，随着智能监控、人脸识别、公共安全等领域的快速发展，人脸检测技术成为计算机视觉的核心任务之一。特别是在疫情期间，人脸口罩遮挡检测（face mask detection）引起了极大关注，相关技术被广泛应用于智能门禁、公共场所安全监控、疫情防控等场景。

然而，实际环境中人脸遮挡（口罩、帽子、头发等）极大增加了人脸检测的难度，传统方法难以做到高效准确。基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO系列，因其速度快、精度高，成为人脸遮挡检测的首选技术方案。

本项目基于WiderFace人脸数据集，使用最新的YOLOv11架构进行训练，结合图形用户界面（UI）实现了实时检测系统。此方案不仅具备高准确率，还能便捷地进行实地应用。

---

2. 遮挡人脸检测的挑战与现状

2.1 遮挡带来的困难

• 部分遮挡：如口罩、墨镜、帽子等，导致面部关键信息缺失
• 光照与姿态变化：复杂环境下的人脸检测鲁棒性要求高
• 多尺度与密集人脸：群体场景下目标尺寸变化大，重叠严重

2.2 传统方法不足

传统基于特征工程的方法（Haar、HOG+SVM）难以适应复杂遮挡和大规模数据训练需求。

2.3 深度学习方法优势

• 端到端训练，自动特征提取