1、本论文中研究的是疫情防控下基于深度学习的精准人脸识别及测温装置，主要研究内容包括： （1）基于对场景数据的统计和分析,通过对识别参数的动态优化提升人脸算法识别精度； （2）基于人脸检测的戴口罩检测算法,自动识别是否戴口罩并针对戴口罩场景采用专用的人脸识别模型,提升人脸识别性能； （3）基于人脸检测的红外测温技术,自动识别测温区域和距离,并对测温结果进行校正，提高测温精度； （4）利用深度学习的人脸检测和口罩佩戴识别相结合的方法。该方法在人脸检测中利用特征融合金字塔,结合空间和通道注意力学习,以及分割分支进行神经网络弱监督学习。另外针对检测后的人脸子图像,采用图像分类的方法实现快速识别，并加入注意力学习机制,增强模型对口罩区域特征的学习。 本课题装置模型主要有人脸检测、佩戴口罩识别和体温检测三个部分。人脸检测模块首先对输入的图像进行人脸检测，佩戴口罩识别模块对检测到的人脸区域按照一定比例扩展, 并裁剪出人脸区域子图像, 采用图像分类的方法, 对整个人脸区域子图像进行二分类, 从而得到是否佩戴口罩的识别结果。
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