计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2012年
7期
171-173
,共3页
煤矿井下人员%人脸识别%KL变换%TAN分类器
煤礦井下人員%人臉識彆%KL變換%TAN分類器
매광정하인원%인검식별%KL변환%TAN분류기
鉴于煤矿安全事故时有发生,利用签到系统准确掌握井下人员出入情况,对煤矿安全生产与救援有着重要的意义.将基于人脸识别的签到系统用于煤矿,遇到光线昏暗、人脸易附着黑色粉尘等因素影响,传统的基于PCA (Principal Component Analysis)的人脸识别算法检测率低.为了解决该问题,论文提出了一种基于KL变换(Karhunen- Loeve Transform)和TAN分类器(Tree-Augmented Naive Bayesian network)相结合的人脸识别方法.该算法通过KL变换使特征点更突出,通过TAN分类器使匹配结果更准确.仿真研究结果表明:该算法既减小了计算复杂度,又提高了人脸识别率.
鑒于煤礦安全事故時有髮生,利用籤到繫統準確掌握井下人員齣入情況,對煤礦安全生產與救援有著重要的意義.將基于人臉識彆的籤到繫統用于煤礦,遇到光線昏暗、人臉易附著黑色粉塵等因素影響,傳統的基于PCA (Principal Component Analysis)的人臉識彆算法檢測率低.為瞭解決該問題,論文提齣瞭一種基于KL變換(Karhunen- Loeve Transform)和TAN分類器(Tree-Augmented Naive Bayesian network)相結閤的人臉識彆方法.該算法通過KL變換使特徵點更突齣,通過TAN分類器使匹配結果更準確.倣真研究結果錶明:該算法既減小瞭計算複雜度,又提高瞭人臉識彆率.
감우매광안전사고시유발생,이용첨도계통준학장악정하인원출입정황,대매광안전생산여구원유착중요적의의.장기우인검식별적첨도계통용우매광,우도광선혼암、인검역부착흑색분진등인소영향,전통적기우PCA (Principal Component Analysis)적인검식별산법검측솔저.위료해결해문제,논문제출료일충기우KL변환(Karhunen- Loeve Transform)화TAN분류기(Tree-Augmented Naive Bayesian network)상결합적인검식별방법.해산법통과KL변환사특정점경돌출,통과TAN분류기사필배결과경준학.방진연구결과표명:해산법기감소료계산복잡도,우제고료인검식별솔.
