基于MATLAB使用深度学习的人脸口罩检测

资 源 简 介

基于MATLAB使用深度学习的人脸口罩检测

详 情 说 明

利用MATLAB实现基于深度学习的人脸口罩检测

在COVID-19全球大流行的背景下，佩戴口罩成为重要的防疫措施。本文介绍如何通过MATLAB构建一个端到端的口罩检测系统，该系统包含数据标注、模型训练和实时推理三个关键环节。

数据准备与标注 由于涉及隐私问题，公开的人脸口罩数据集往往有限。建议使用MATLAB提供的图像标注工具（如Image Labeler）对自制数据集进行半自动标注。标注时需区分"戴口罩"和"不戴口罩"两类，标注框应紧密贴合人脸区域。

模型架构选择 典型的实现方案可采用轻量级CNN网络（如MobileNetV2或SqueezeNet），这类模型在保持较高精度的同时能实现实时检测。MATLAB的Deep Learning Toolbox提供了预训练模型迁移学习功能，只需替换最后的分类层即可快速适配口罩检测任务。

训练与优化 使用Adam优化器进行训练时，建议采用渐进式学习率策略。为提高模型鲁棒性，可通过数据增强（如随机旋转、亮度调整）扩充训练样本。需要注意人脸角度、遮挡情况等实际场景因素。

部署应用 训练完成的模型可通过MATLAB Coder转换为CUDA代码，部署在NVIDIA GPU上实现实时检测。实际应用中建议采用多尺度滑动窗口检测策略，并配合非极大值抑制（NMS）消除重复检测框。

注意事项 确保标注数据包含不同种族、光照条件和口罩类型的样本 建议在验证集上评估时同时关注精确率和召回率 实时检测时需平衡检测精度和帧率的关系