1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
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。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
本课题要研究的问题：1. 搭建开发环境，使用OpenCV DNN网络检测人脸；2. 进行SSD网络的Caffe框架的加载；3. 针对口罩检测在精度上的不足，对SSD算法提出改进和优化；4. 进行实时人脸检测标定，检测（1）标定效果；（2）实时处理效果；（3）对于是否戴口罩的检测准确度。
拟采用的研究手段：通过查阅资料，学习基于残差的SSD网络结构。
原始SSD网络能使用多层特征进行多类目标的检测，在GPU加速时，检测速度及精度会被有效提升，但应用在实际中仍有不足，更不能直接用来检测自然场景下的口罩佩戴情况，所以需要对SSD网络进行改进。
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