文献综述
文 献 综 述1.研究现状近年来，人脸识别在罪犯识别、智能视频监控、人机交互、人证比对、社交和娱乐等领域得到广泛应用，使其在受控条件下获得了较高的识别效率，然而相比于约束环境，在自然真实的环境下，人脸图像往往存在表情变化、光照不均匀及外界物体等各种方式的遮挡，且遮挡大小、形状及种类等因素的不确定性，导致已有的人脸识别性能不能满足实际的需求。
2019年12月，新型冠状病毒感染的肺炎疫情开始爆发并迅速蔓延到多个地区，人们与病毒的斗争成为一场持久战。
目前，人们佩戴口罩进出公共场所成为一种常态，在当前形势下，开发快速高效的人脸口罩检测算法的需求日益迫切。
近年来，深度学习技术在图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪等计算机视觉领域中取得了巨大的成功。
相比于传统的视觉图像类算法，深度学习类算法，具有强大的特征提取能力，因此更加适合于处理口罩人脸检测问题。
国内外学者近年来针对约束环境下的人脸识别提出了诸多有效的方法，从而达到理想的识别效果。
但现有的人脸识别系统却无法精准地完成现实中非约束环境下的人脸识别任务，这主要因为人脸图像采集过程中会存在部分遮挡，所以造成人脸存在遮挡时识别的效率不高。
基于深度学习的目标检测方法目前主要分为预先产生候选框和端到端学习的两类目标检测方法。
预先产生候选框是先生成可能包含物体的候选框，然后将候选框做归一化及特征提取操作的目标检测算法。
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