在全球新冠疫情的背景下，口罩已成为人们日常生活中不可或缺的防护工具。然而，在实际场景中，如公共场所、交通枢纽等，仍然有部分人群未佩戴口罩，给疫情防控带来挑战。因此，开发一个高效、准确的口罩识别系统对于促进疫情防控具有重要意义。本项目旨在利用Matlab的深度学习工具箱，结合卷积神经网络（CNN）技术，构建一个口罩识别系统，以实现对人员是否佩戴口罩的自动识别。 二、项目目标 构建一个基于CNN的口罩识别模型，能够准确识别图像中的人员是否佩戴口罩。 设计并实现一个用户友好的图形界面（GUI），方便用户上传待识别的图像或视频，并实时显示识别结果。 评估和优化模型性能，提高口罩识别的准确率和效率。 ————————————————

基于MATLAB口罩识别[未戴预警，GUI界面框架]

（语言：MATLAB）口罩识别系统（详细注释，界面，答疑）

MATLAB口罩穿戴检测系统（未戴预警，语音播报，GUI界面，多过程图）仿真

基于MATLAB的口罩识别系统（详细注释，界面，答疑）

训练数据集和代码已经打包好，点击inference.py即可运行（毕业设计）

MATLAB平台：口罩识别（带界面，人脸定位，形态学，干扰去除，分割，定位，判别，未戴口罩则预警）

（MATLAB）口罩识别系统（详细注释，界面，答疑）

facenet mtcnn人脸口罩识别python编写

1、基于yolov5算法实现口罩识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、识别类别为：“戴口罩”，“不戴口罩” 4、大量数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。