煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 陈立潮1; 张秀琴1; 潘理虎1; 李博1 |
| 发表日期 | 2015 |
| 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 |
| ISSN号 | 1671-251X |
| 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。 |
| 出处 | 工矿自动化
 |
| 期 | 4页:69-73 |
| 收录类别 | 其他 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/40168]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_历年回溯文献 |
| 作者单位 | 1.太原科技大学计算机科学与技术学院 2.太原科技大学电子信息工程学院 3.中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈立潮,张秀琴,潘理虎,等. 煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究. 2015. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。