目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022A

3.部分核心程序

..............................................................I0              = imresize(img,img_size(1:2));[bboxes2,scores2] = detect(detector2,I0,'Threshold',0.4)if ~isempty(bboxes2) % 如果检测到目标I = insertObjectAnnotation(I0,'rectangle',bboxes2,scores2,'Color', 'g');% 在图像上绘制检测结果end%根据口罩位置定位人脸bboxes3         = [bboxes2(:,1)-10,bboxes2(:,2)-50,90,110];I               = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes3,1,'Color', 'r');% 在图像上绘制检测结果I               = imresize(I,[R,C]);subplot(122);imshow(I, []);  % 显示带有检测结果的图像pause(0.01);% 等待一小段时间，使图像显示更流畅if cnt==1cnt=0;end
end
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4.算法理论概述

       基于YOLOv2（You Only Look Once version 2）深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法是一种结合了目标检测与特征识别的综合性解决方案，主要用于自动检测图像或视频中人物是否佩戴口罩以及定位人脸的位置。YOLOv2作为第二代YOLO算法，相较于初代在速度和精度上有了显著提升，它采用了一种称为“Darknet-19”的深度卷积神经网络架构，结合锚框（anchor boxes）的概念进行物体检测，并引入了批归一化、多尺度训练等技术来优化模型性能。

      在口罩检测和人脸定位任务中，YOLOv2首先需要被训练来识别“人脸”和“戴口罩的人脸”两种类别。这要求数据集包含大量标记好的样本，包括未戴口罩的人脸图像和戴口罩的人脸图像，以及人脸的精确边界框标注。

5.算法完整程序工程

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