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基于YOLOv3的实时性戴口罩人脸检测系统设计
文献摘要：
人脸识别技术是如今最热门的领域之一,在新冠肺炎疫情的特殊情况下,出门佩戴口罩是大家共同的责任.为了实现对戴口罩人脸的实时性检测,本文提出了基于YOLOv3的戴口罩人脸识别算法,使用YOLOv3算法来提高识别速度,在OpenCV环境下捕获并识别目标图像.本文对系统进行了实验验证,筛选准确率达到95.5％,动态检测速度高达每秒27帧,满足实时检测标准.
文献关键词：
人脸检测;口罩识别;YOLOv3算法;OpenCV
中图分类号：
作者姓名：
周慧丽;刘培培;李天真;蒋艳丽
作者机构：
成都理工大学机电工程学院,成都610059
文献出处：
引用格式：
[1]周慧丽;刘培培;李天真;蒋艳丽-.基于YOLOv3的实时性戴口罩人脸检测系统设计)[J].单片机与嵌入式系统应用,2022(04):70-73,82
A类：
B类：
YOLOv3,人脸检测,人脸识别技术,最热,特殊情况,出门,佩戴口罩,人脸识别算法,OpenCV,标图,选准,动态检测,检测速度,每秒,实时检测,检测标准,口罩识别
AB值：
0.357174
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