如何使用Python实现基于人脸识别的口罩护目镜佩戴检测系统？请提供源码参考和实现步骤。

在目前的疫情防控常态下，对于佩戴口罩和护目镜进行自动检测的需求日益增加。为了帮助你掌握如何通过Python实现这一功能，推荐查看资源：《高分通过的口罩护目镜佩戴检测Python项目源码和模型》。这份资源包含完整的人脸识别算法和模型，能够帮助你构建自己的口罩护目镜佩戴检测系统。

参考资源链接：[高分通过的口罩护目镜佩戴检测Python项目源码和模型](https://wenku.csdn.net/doc/29w67m80zu?spm=1055.2569.3001.10343)

从技术的角度来说，你需要完成以下几个步骤来实现这一系统：
1. 环境准备：确保你的开发环境已经安装了Python，并且安装了相关的库，比如OpenCV、dlib、face_recognition等。
2. 人脸检测：使用OpenCV或dlib库来检测图像中的人脸。
3. 特征提取：对检测到的人脸进行特征点提取，可以使用预训练的深度学习模型。
4. 口罩和护目镜检测：训练一个分类器来判断检测到的人脸是否佩戴了口罩和护目镜。这里可以使用卷积神经网络（CNN）进行训练。
5. 系统集成：将人脸检测、特征提取和分类器集成到一起，并进行界面设计，使其能够实时处理视频流并给出检测结果。
下面是一个简单的代码实现步骤，仅供参考：
- 导入所需的库和模型。
- 初始化摄像头或视频文件。
- 在视频帧中进行人脸检测。
- 对检测到的人脸进行口罩和护目镜的佩戴检测。
- 显示检测结果，并根据需要进行警告或提示。
源码中的mask-wearing.py文件将会是一个很好的起点，你可以从中开始理解和修改代码。项目文件夹中的README.md文件会指导你完成安装和初步使用。
在完成这个项目实战后，如果你希望进一步学习如何改进模型，或者探索更多关于人脸识别的应用场景，我建议继续查阅相关资料和课程，深化你的知识体系。

参考资源链接：[高分通过的口罩护目镜佩戴检测Python项目源码和模型](https://wenku.csdn.net/doc/29w67m80zu?spm=1055.2569.3001.10343)