1. 研究目的与意义
2020年经历了疫情的人都能体会到它的可怕，为了有效预防以呼吸道传播为主要传播方式的疾病大范围流行,疾控专家建议人们尽量佩戴口罩，降低感染风险.在工业生产中，对于不可避免产生的扬尘、沙土,佩戴具有颗粒物防护功能的口罩也是一项极关键的劳动保护措施。考虑到一部分人由于工作、生活的特殊需要，可能长期暴露在相对高危的环境中，如何以尽可能快速高效的方法督促相关人员佩戴口罩并保证落实效果，保护人们的生命健康与安全，便成为一项重大考验。居民出行数量庞大，生活工作分布广等现实问题,同时也存在管理机构人力资源紧张,监督成本高昂等情况,完全依赖人力进行检查不可避免地存在工作强度大、效率低、覆盖面窄、时效性较差等弊端.因此,利用计算机视觉技术替代人工进行生产安全检查工作无疑是具有重大积极意义的。本文提出的口罩检测系统,是采用tensorflow开源框架结构设计深度网络结构，训练和构建口罩检测模型，在实际项目应用过程中，采用Opencv图像库实现视频的接入与实时处理，实现了一套完整的人脸口罩检测系统。从而减少疫情发生的可能性,达到控制疫情的目的。当今新冠疫情的影响逐渐缩小，但疫情还存在着卷土重来的风险，口罩的佩戴，通风洗手等卫生措施仍旧不能马虎松懈。口罩检测系统能够准确的识别检测口罩是否佩戴，节约人力资源和其他社会资源，方便人们出行，减少疫情发生的可能性，达到控制疫情的目的。
2. 研究内容和预期目标
首先，对系统进行需求分析，掌握所做系统都需要哪些功能。系统分为两大部分，分为训练人脸口罩模型、对视频图片进行口罩检测。准备人脸口罩数据集建立CNN（卷积神经网络）模型，训练模型，利用OpenCV获取并显示摄像头实时视频amp;读取本地视频，利用训练数据进行口罩检测。系统采用python作为开发语言，tensorflow作为框架，OpenCV读取视频流。使用OpenCV自带的人脸识别分类器，进行人脸检测并框出人脸。最后，就是系统的实现，根据前面所做的工作，对系统进行详细的设计与实现，通过参考大量的书籍掌握python语言的用法，以及tensorflow框架和OpenCV的使用方法。最后实现口罩检测功能。
3. 国内外研究现状
人脸检测问题最初来源于人脸识别( face recog-nition)﹒人脸识别的研究可以追溯到20世纪60-70年代,经过几十年的曲折发展已日趋成熟[12].人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节,但是早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图像(如无背景的图像),往往假设人脸位置已知或很容易获得,因此人脸检测问题并未受到重视.近几年随着电子商务等应用的发展,人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段,这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般环境图像具有一定的适应能力,由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视.今天,人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴,在基于内容的检索,数字视频处理、视觉监测等方面有着重要的应用价值. 目前,国外对人脸检测问题的研究很多,比较著名的有MIT,CM U 等;国内的清华大学4-8].北京工业大学9.10]、中国科学院计算技术研究所和中国科学院自动化研究所t2等都有人员从事人脸检测相关的研究.而且,M PEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组,人脸检测算法也是一项征集的内容.随着人脸检测研究的深入,国际上发表的有关论文数量也大幅度增长,如IEEE的FG( IEEEIn-ternational Conference on Automatic Face and Ges-ture Recognition),CVPR(Conference on Com-puter V ision and Pattern Recognition)等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文,占有关人脸研究论文的近1/3之多.有关人脸检测的内容在人脸识别研究的综述中有所涉及12],但仅仅侧重于人脸识别系统的输入环节,目前较为详尽的人脸检测与跟踪综述为文献[13],着重于介绍各种方法所使用的特征和模型,本文则系统地整理分析了相关的研究文献,按照人脸检测的问题分类与模式分析、人脸特征的提取与综合等线索对近年来的研究进行了综述.
4. 计划与进度安排
研究计划：
(1)阐述整个个性化页面的系统结构及工作原理；分析了系统实现中的特殊性、难点和重点。
(2)设计实现数据集处理、训练模型、测试模型、读取视频、口罩检测功能等。
5. 参考文献
[1]张悦欣,付晓峰.结合卷积神经网络与OpenCV的人脸表情识别[J].电脑知识与技术,2021,17(05):183-185.
[2]刘紫馨.基于嵌入式视频流的口罩佩戴检测仪[J].数字通信世界,2021(02):25-26 48.
[3]刘朝辉,王维高.基于TensorFlow的水果识别系统设计[J].电脑知识与技术,2021,17(03):190-191 203.
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