煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究

摘要：

针对传统的人脸识别算法存在识别率低甚至无法识别的缺点,提出了一种基于SURF和双向FLANN的人脸识别算法.该算法首先用SURF算法中的快速Hessian矩阵检测特征点,并生成SURF特征的描述符;然后通过Hessian矩阵迹的正负性和双向FLANN匹配的搜索算法对图像SURF描述符进行匹配,以实现人脸的识别,从而达到考勤的目的.实验结果表明,该算法在剔除匹配识别中误匹配点对的同时提高了SURF算法识别速率与正确率,保证了算法在考勤系统中的实时性.

关键词：煤矿井下、人员考勤、人脸识别、特征描述符、SURF算法、Hessian矩阵、FLANN

所属期刊栏目：41

分类号：TD655(矿山电工)

资助基金：“十二五”山西省科技重大专项项目20121101001.

在线出版日期：2015-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：69-73