多生物特征融合的矿井人员身份识别

作者：王君; 蒲磊^*; 何新宇; 曹麟阁; 梁文威; 梁薇薇; 成斌; 徐铭江

来源：科技通报, 2021, 37(03): 44-49.

DOI：10.13774/j.cnki.kjtb.2021.03.008

• 井下安全
• 多生物特征相融合
• 霍特林变换
• 决策树支持向量机分类器

针对传统的单一人脸识别身份的方法在遇到光线不明、粉尘附着、部分遮挡情况下,识别效果不佳。本文提出了多种生物特征相融合的识别方法。该方法首先提取井下人员的人脸、虹膜、指纹的特征,对特征进行融合并产生新的特征向量,通过监督式学习训练,形成新的图像特征模板库。最后,用获取的人员新特征与模板库的特征进行匹配,从而完成身份识别。在图像处理过程中,使用了霍特林变换,快速滤除大部分无用特征信息,通过决策树支持向量机分类器(decision trees support vector machine,DT-SVM)精准实现身份识别。实验仿真结果表明:这种方法减少了算法的计算复杂度,提高了身份识别的准确性,增强了对工作人员的安全监控。

• 单位
  中山大学南方学院; 重庆邮电大学