目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、 算法理论基础

1.1 YOLOv5

1.2 卷积神经网络

1.3目标检测算法

二、 数据集

2.1 数据集

2.2 数据扩充

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

最后

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前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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    选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于深度学习的人脸口罩检测系统

课题背景和意义

      在当前全球疫情的背景下，佩戴口罩成为了一种重要的公共卫生措施。然而，有些人可能不遵守佩戴口罩的规定，给公共场所的健康安全带来风险。利用深度学习算法的自动化口罩检测系统能够替代传统的人工检查，减少人力资源的需求和相关成本，并提高检测的准确性和效率。有效监控和管理公共场所的口罩佩戴情况，有助于防止疾病传播，保障公众健康。

实现技术思路

一、 算法理论基础

1.1 YOLOv5

      ResNet-50是一种深度残差网络（Residual Network）模型，其中的Conv3_x层是其中的一个阶段。Conv3_x层是ResNet-50模型中的第三个阶段，包含了多个残差块（Residual Block）。每个残差块由多个卷积层组成，用于提取特征并进行特征映射。Conv3_x层由4个残差块组成，每个残差块包含了若干个卷积层和恒等映射（identity mapping）。在每个残差块内部，都有一个shortcut连接（跳跃连接），允许信息在残差块内部直接传递，避免了梯度消失和信息丢失的问题。每个残差块内部的卷积层通常采用3x3大小的卷积核，并使用批量归一化（batch normalization）和修正线性单元（ReLU）激活函数来增强网络的表达能力和非线性特性。

      Conv3_x层的作用是在整个ResNet-50模型中进一步提取更高级别的特征表示，用于更准确地分类和识别图像。通过残差连接和多个残差块的堆叠，Conv3_x层能够有效地学习复杂的图像特征，并在深层网络中传递信息，帮助提高模型的性能和准确性。

      多任务增强RPN（Region Proposal Network）模型结合了目标检测和关键点定位的功能，能够同时检测人脸区域和关键点，并判断口罩的佩戴情况。RPN模型会生成一系列候选的区域提议，这些提议可能包含人脸区域和其他无关区域。通过对每个区域提议进行分类，RPN模型可以识别出含有人脸的区域。

       多任务增强RPN模型的优势在于它能够一次性完成人脸检测和关键点定位的任务，并结合关键点信息进行口罩判定。这种端到端的多任务学习能够提高模型的准确性和效率，并在口罩识别系统中实现快速、准确的口罩检测和识别。

1.2 卷积神经网络

      ResNet-50是一种深度残差网络模型，它由多个残差块（Residual Block）组成，每个残差块包含了多个卷积层。感受野可以理解为卷积神经网络中每个神经元对输入图像的影响范围。对于ResNet-50这样的深度网络，感受野随着网络层数的增加而增大。在ResNet-50中，感受野的大小可以根据网络的结构和层级进行推导。ResNet-50的理论感受野会随着网络的深度增加而增大，最终达到整个输入图像的范围。这使得ResNet-50能够有效地捕捉到输入图像中更大范围的特征和上下文信息，从而提高了模型的表达能力和准确性。

      在卷积神经网络中，感受野可以通过逐层传播计算得到。从网络的输入层开始，每个神经元的感受野会随着网络的层数增加而扩大。然而，由于非线性操作的存在，一些神经元的感受野可能在更深的层级上停止扩大，并且不再对更远处的输入数据产生影响。

      为了解决卷积操作中的网格效应和信息丢失问题，可以采用混合空洞卷积（HDC）方法。HDC的设计结构需要满足两个特性：首先，叠加的卷积层的扩张速率（dilation rate）的公约数不能大于1；其次，通过组合不同的空洞扩张率，从更大的像素范围获取信息。HDC结构能够从更大的像素范围获取信息，消除网格问题，并保持感受野的大小为13×13，以提高模型的性能和准确性。HDC结构是一种合理设计的空洞卷积结构，通过调整扩张率并进行组合，解决了网格效应和信息丢失的问题，从而提高了卷积操作的效果。

1.3目标检测算法

      为了解决候选框精度与置信度得分不匹配的问题，在多任务增强RPN模型中引入了Softer-NMS算法。Softer-NMS算法主要解决两个检测失败的问题：一是目标检测框不正确，二是处于正确位置的检测框却拥有较低的类别分数，缺乏明确的关联性。

二、 数据集

2.1 数据集

      由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定亲自进行采集，在各种场景中拍摄照片，制作一个全新的数据集，专注于口罩遮挡目标检测的研究。这个数据集包含了各种真实场景下的照片，涵盖了不同人群佩戴口罩的情况以及其他相关背景。制作自制数据集的优势在于可以确保数据的真实性和多样性。通过亲自拍摄照片，我可以捕捉到各种口罩佩戴情况的变化，包括正确佩戴、错误佩戴或未佩戴等场景。这样的数据集将更好地反映实际生活中口罩遮挡的情况，对口罩遮挡目标检测算法的准确性和鲁棒性进行全面评估。

2.2 数据扩充

      由于自制数据集数量有限，我采用数据扩充方法来增加口罩遮挡目标检测的训练数据多样性和数量，以提高模型的泛化能力和抗过拟合能力。采用了多种数据扩充技术，包括图像翻转、旋转、缩放、平移、亮度调整、颜色变换、随机剪裁和增加噪声。这些技术能够模拟口罩佩戴的不同情况，增强数据集的多样性。数据扩充的优点在于有效增加数据的多样性和数量，提高模型性能和鲁棒性。通过这种方法，我能够为口罩遮挡目标检测的研究提供更可靠的数据基础，克服自制数据集数量有限的问题。

      通过自制数据集并进行口罩位置和遮挡程度的标注，我将为口罩遮挡目标检测算法的训练和评估提供可靠且准确的数据基础。这个自制数据集捕捉了真实的口罩佩戴情况和多样的工作环境，为口罩遮挡目标检测的研究提供了更准确的数据。我致力于确保标注工作的质量和准确性，以提高算法对口罩遮挡情况的理解和准确检测能力。通过这项工作，我有信心为口罩遮挡目标检测的研究做出积极贡献，推动该领域的发展，并为实际应用场景提供实用的解决方案。

相关代码示例：

import cv2

def draw_bounding_box(image, bbox):
    x, y, w, h = bbox
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 读取图像
image_path = "path/to/your/image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)

# 标注矩形框
bounding_box = (100, 100, 200, 200)  # (x, y, width, height)
draw_bounding_box(image, bounding_box)

# 显示标注后的图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

      在使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练时，根据模型的运行要求，进行了硬件和软件的配置。经过测试后，在服务器上建立了系统操作环境，并采用了交替优化算法进行模型训练。训练过程中，使用了以下求解器的超参数：初始学习率base_lr为0.001，学习策略采用了“step”均匀分布策略，base_lr的衰减系数gamma为0.1，base_lr的衰减步长step_size为30000。每批处理的图像样本个数为20，梯度下降动量权重值为0.9，一次训练所选取的样本数为8。为了防止过拟合状态产生网络的高波动性，设置了权重衰减值为0.0005。

      通过以上的配置和超参数设置，可以在TensorFlow框架下进行有效的深度学习模型训练。这些参数的选择和调整可以对模型的性能和泛化能力产生重要影响，通过合理的设置可以提高模型的准确率并防止过拟合现象的发生。 

3.2 模型训练

      为解决昏暗环境下口罩佩戴检测准确率较低的问题，构建了适用于昏暗环境下红外线图像的分类模型。改进后的ME-Faster-RCNN算法采用ResNet-50作为预训练模型。首先，通过对正常光照环境下的数据进行预训练，确定模型的权重参数。接着，利用已获取的权重参数初始化新模型的剩余网络层，并通过对目标数据集进行微调训练，创建最终模型。最后，使用测试集评估模型的性能。

具体的迁移学习过程如下：

• Step 1：将正常光照下的人脸口罩原始数据集划分为训练集和测试集。
• Step 2：使用人脸口罩原始数据集对模型进行迁移学习，保留训练后的权重。
• Step 3：利用红外口罩佩戴图像扩充的方法，对训练数据进行标记和归一化处理。
• Step 4：在迁移网络模型中，添加扩展训练集。该模型冻结了卷积层，只使用红外口罩数据集训练新增加的两个全连接层。
• Step 5：模型训练完成后，重新激活ResNet-50卷积层，将测试集数据输入网络模型进行人脸口罩分类。

      通过以上迁移学习过程，成功构建了适用于昏暗环境下红外线图像的口罩佩戴分类模型，并通过测试集对模型进行了性能评估。这种方法能够提高口罩佩戴检测在昏暗环境下的准确率，为实际应用中的口罩佩戴监测提供了有效的解决方案。

      改进算法是在传统的Faster-RCNN算法基础上进行了改进，主要解决了不同尺寸样本的检测问题。为了更好地展现改进算法的性能，进行了Faster-RCNN算法和改进算法在人脸目标和人脸佩戴目标检测方面的比较，并绘制了P-R曲线。在P-R曲线中，横轴表示召回率，纵轴表示精确率。

      改进后对复杂场景下的人脸佩戴口罩检测效果有显著提升。在口罩佩戴检测方面具有较好的性能，特别是在复杂场景下的检测效果优于改进前的算法。

最后

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