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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