1. 研究目的与意义
2019年新冠肺炎席卷全球，新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播,正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径，是预防感染的有效措施。
国内公众场合要求佩戴口罩，而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不从心，而且自然场景中通常存在遮挡、密集人群和小尺度目标等复杂因素,对人脸佩戴口罩的检测效果产生影响。
新型冠状病毒具有很强的传播和生存能力，只要条件合适就能存活五天之久，并且传播方式复杂多样，为有效的减少病毒的传播，佩戴口罩是一个很好的办法。
2. 研究内容与预期目标
研究内容：
1.研究基于opencv的人脸检测以及分类系统的实现方法。
2.研究训练集模型的预处理实现方法。
3. 研究方法与步骤
这个课题提可以用训练分类器法来实现这一目标，利用一些基本的机器学习tensorflow、keras、opencv和scikit-learn等工具。
研究步骤：
1.准备若干张正负样本比例为1:3的人脸图片样本（正样本即佩戴口罩；负样本即未佩戴口罩）。
4. 参考文献
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5. 工作计划
（1）2022年1月7日—2月21日：收集资料，查阅相关内容，完成开题报告以及外文翻译。
（2）2022年2月22日—3月17日：搭建环境pycharm，查阅资料，熟悉环境的使用方法，然后了解在该环境下课题中所用到的程序代码以及相关图片的处理。
（3）2022年3月18日—4月15日：查阅资料以及结合环境操作，完成课题实现部分和论文前两章。
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