opencv口罩识别毕业论文

基于yolo算法的口罩人脸识别研究的意义如下：口罩人脸识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中的行人是否存在未带口罩的情况，在一些需要佩戴口罩的特定场合，比如食堂、饭店等员工需要佩戴口罩上岗，或由于特殊情况，需要行人佩戴口罩的场景，都可以适用。目前市面上的口罩人脸识别系统，常用的方式先对人脸进行检测，再对人脸进行区域划分，统计分析脸部下方区域的颜色信息，进而判断人脸是否佩戴口罩的方式。但在实际现场应用中，人脸的倾斜角度不同，不同光线的干扰也不同，导致传统方式的精度并不理想。因此，现有技术需要改进。

口罩佩戴监测识别系统基于智能视频分析，对监控区域的人员口罩佩戴进行监测，当监测到人员未按要求佩戴口罩时，以最快、最佳的方式进行预警，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务中解脱出来。

1颜色分割。

2轮廓检测。

3形状识别（多边形拟合）。

或者sift识别。