文章目录0 前言1 项目运行效果2 设计概要4 最后0 前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升传统的毕设题目缺少创新和亮点往往达不到毕业答辩的要求这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习今天要分享的是毕业设计 深度学习遮挡下的人脸识别源码论文学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数3分工作量3分创新点4分项目分享见主页任意置顶文章1 项目运行效果视频效果毕业设计 深度学习遮挡下的人脸识别2 设计概要随着深度学习卷积神经网络在图像处理领域的广泛应用人脸识别技术成为学术界和工业界关注的焦点。然而近年来全球范围内的突发公共卫生事件导致了口罩的普遍佩戴给传统人脸识别技术带来了新的挑战。本论文深入研究了口罩下的人脸识别问题并提出了一种解决方案旨在提高在口罩遮挡情境下的人脸识别精度。传统的人脸识别技术在准确率方面表现出色然而口罩导致了人脸大面积遮挡传统方法因此变得不再适用。为了克服这一问题本文采用了一种基于改进型激活函数LeakyReLU的ResNet18残差神经网络方法。该方法通过解决传统神经网络中的梯度消失和网络退化问题以及专门针对口罩遮挡下的人脸进行优化从而有效提高了识别精度。为验证提出方法的有效性我使用了Python语言在PyTorch框架下构建了ResNet18残差神经网络模型并在开源数据集上进行了训练和测试。测试结果显示在两轮训练集训练后相较于使用传统ReLU函数的模型采用改进型激活函数LeakyReLU的模型识别精确度提高了3%。实验证明该算法能够较好地解决面具遮挡条件下的人脸识别问题。算法原理基于人脸识别的口罩识别算法主要利用了人脸识别技术和图像处理技术。首先通过人脸识别技术算法能够快速准确地检测出人脸的位置和特征然后通过图像处理技术算法对人脸图像进行分析判断是否佩戴口罩。具体来说算法会提取人脸图像中的特征点如眼睛、鼻子、嘴巴等并对其进行比对。如果这些特征点在人脸图像中存在且与数据库中的特征点匹配则判断为人脸反之如果这些特征点在人脸图像中不存在或者不匹配则判断为人脸未佩戴口罩。实现步骤人脸检测利用人脸识别技术算法能够快速准确地检测出人脸的位置和特征。这一步通常使用开源的人脸识别库如OpenCV和Dlib等。特征提取通过提取人脸图像中的特征点如眼睛、鼻子、嘴巴等并对其进行比对。这一步通常使用深度学习模型如CNN等。口罩判断根据比对结果判断是否佩戴口罩。如果特征点匹配成功则认为人脸佩戴了口罩反之则认为人脸未佩戴口罩。结果输出将判断结果输出到控制台或者保存到数据库中以便后续处理和应用。篇幅有限更多详细设计见设计论文4 最后项目包含内容完整详细设计论文项目分享见主页任意置顶文章