文献综述
新型冠状病毒在全球范围内蔓延，戴口罩成为了人们日常生活中的一种习惯。
为了防止病毒在人群中的肆意传播，社会要求人们出行、工作时务必佩戴好口罩。
因此，在公共场合进行有效的口罩佩戴检测是非常有必要的，此举能够及时提醒人们正确佩戴口罩，保障人们生命安全。
本文提出利用计算机视觉来进行口罩佩戴和佩戴规范性检测，不仅能避免检测人员和他人接触感染的风险，也能提高检测效率。
人类冠状病毒的传播途径之一就是感染后感染者咳嗽、打喷嚏、呼吸、说话释放出的病毒传播并感染其他人，因此要求我们每个人都需要佩戴口罩，并且检测街上行人是否佩戴口罩成为了重中之重，口罩检测不仅需要检测出人脸目标，还需要对目标是否正确佩戴口罩进行准确区分，对检测算法和利用细节特征的能力有更高的要求。
此设计可用于机场车站、街道、公园等人员流动较密集场所的监控系统，检测人们佩戴口罩的情况，也可用于小区人脸门禁、企业人脸打卡这类系统，识别人们是否规范佩戴了口罩。
此外在日常时期，这些技术仍有用武之地，比如在安防领域，大多数犯罪嫌疑人为了躲避监控设备，往往会戴上帽子口罩，这时更精准化的人脸识别便能帮助更好破案。
此外在医院还可以识别医护人员在工作时是否规范佩戴了口罩等。
二、研究现状近年来深度学习以迅雷不及掩耳之势席卷了人工智能和计算机视觉领域，并且在人脸识别、图片分类和目标检测算法等领域都取得了令人惊讶的成果。
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