在全球新冠疫情的背景下，口罩已成为人们日常生活中不可或缺的防护工具。然而，在实际场景中，如公共场所、交通枢纽等，仍然有部分人群未佩戴口罩，给疫情防控带来挑战。因此，开发一个高效、准确的口罩识别系统对于促进疫情防控具有重要意义。本项目旨在利用Matlab的深度学习工具箱，结合卷积神经网络（CNN）技术，构建一个口罩识别系统，以实现对人员是否佩戴口罩的自动识别。
二、项目目标
构建一个基于CNN的口罩识别模型，能够准确识别图像中的人员是否佩戴口罩。
设计并实现一个用户友好的图形界面（GUI），方便用户上传待识别的图像或视频，并实时显示识别结果。
评估和优化模型性能，提高口罩识别的准确率和效率。
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