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煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究

陈立潮 张秀琴 潘理虎 李博

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[J].工矿自动化,2015,41(4):69-73..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.04.018
引用本文: 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[J].工矿自动化,2015,41(4):69-73..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.04.018
CHEN Lichao, ZHANG Xiuqin, PAN Lihu, et al. Research of face recognition algorithm of coal mine workers attendance system[J]. Industry and Mine Automation, 2015, 41(4): 69-73. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.04.018
Citation: CHEN Lichao, ZHANG Xiuqin, PAN Lihu, et al. Research of face recognition algorithm of coal mine workers attendance system[J]. Industry and Mine Automation, 2015, 41(4): 69-73. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.04.018

煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2015.04.018
基金项目: 

“十二五”山西省科技重大专项项目(20121101001)

详细信息
  • 中图分类号: TD655

Research of face recognition algorithm of coal mine workers attendance system

  • 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。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2015-04-10

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