煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究
陈立潮1
张秀琴2
潘理虎3
李博1
1.太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原,0300242.太原科技大学电子信息工程学院,山西太原,0300243.太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原030024;中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
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
分类号：TD655(矿山电工)
资助基金：山西省科技重大专项(20121101001)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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