井下人员人脸识别方法研究
杨卓
常州纺织服装职业技术学院机电工程系,江苏常州,213015
摘要：针对光照突变、视角变化以及遮挡等因素容易导致井下人员人脸识别精确度低的问题,提出了一种隐马尔科夫模型下基于SIFT特征的人脸识别方法.该方法将提取的SIFT特征作为隐马尔科夫模型的训练样本,经训练建立精准匹配库,对人脸部位和非人脸部位的SIFT特征进行分类,从而实现人脸图像的识别.实验结果表明,该方法识别速度快、准确率高,平均识别准确率达97.14％.
关键词：煤矿井下人脸识别SIFT特征隐马尔科夫模型
分类号：TD67(矿山电工)
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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