全文总字数：4727字
文献综述
1.课题的研究意义和应用价值自新冠疫情爆发以来，佩戴口罩出行已然是常态，口罩可谓是供不应求，佩戴口罩成为了社会关注的话题，各企业和事业单位也认识到员工按照规定佩戴口罩的重要性，正确佩戴口罩已成为多数行业的基本要求。
然而目前对口罩佩戴的检测经常是人工进行的，不管是在超市前还是学校食堂门口，总是可以看到安保人员或者食堂工作人员监督人们带上口罩，耗费了大量的人力物力，况且由于疫情影响，自动检测口罩佩戴有了重要价值和意义，能否自动检测口罩佩戴这一问题已然成为了影响人民群众的身体健康和社会福祉的重要因素。
自动检测口罩佩戴是采用主动识别方式代替被动监控，在不消耗太多人力物力的前提下进行主观分析和判断。
口罩佩戴监测[1]就是给一幅图像，找出图像中的所有人脸位置，通常用一个矩形框框起来，输入是一幅图像img，输出是若干个包含人脸的矩形框位置，并且判断出图片中的人是否佩戴了口罩。
人脸佩戴口罩识别[2]是一种人脸属性识别， 它包括人脸检测技术和口罩佩戴分类技术两部分。
要实现自动检测口罩佩戴，有很多算法和方式都可以实现，而本课题准备选用的仿真软件是MATLB，准备利用卷积神经网络来解决目标的定位和分类，能够根据视频内容，捕捉关键帧图像，再进行人脸定位和人脸部位提取，佩戴口罩识别检测，最后给出佩戴的比例，能够切实有效的从截取的图片中检测出口罩佩戴的情况。
2.国内外研究现状现如今，全世界各个国家都有专门致力于研究人脸识别及相关应用的机构，人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸（存在）则返回人脸的位置、大小和姿态。
对人脸检测的研究最初可以追溯到20世纪70年代，人脸检测早期的研究主要致力于模板匹配，子空间方法，变形模板匹配等，然而这些方法在很大程度上显得很呆板，之后研究者提出了多种检测方法，特别是那些利用运动，肤色和一般信息的方法。
经过多年的发展，划在以下几大经典算法有：神经网络（ Neural Network）：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，其可以充分逼近任意复杂的非线性关系，采用并行分布处理方法，使让快速进行大量运算成为可能，并具有自学习功能，通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
