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）口罩识别系统（详细注释，界面，答疑）

MATLAB口罩识别检测[GUI，详解，万字文档].zip

该课题为基于Matlab的口罩识别系统。口罩识别系统呢，是在疫情之后新兴起的一个课题。全网属于可参考资料并不多。本课题为基于颜色加形态学的算法。需要先进行人脸检测，因为口罩是穿戴在脸部的，并不是在手臂或者是胸部等部位。本设计具备有人机交互界面，需要进行相应的拓展。

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