【摘 要】
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矿井时有安全事故发生,签到管理系统可及时、准确掌握人员出入人员状况,保障矿井安全生产,方便及时救援。针对传统签到管理系统用于矿井,遇到光线昏暗、人脸易附着粉尘、干扰噪音等因素影响,签到识别方法检测率低,提出了一种根据KL变换(Karhunen-Loeve Transform)和TAN分类(Tree-Augmented Naive Bayesian network)相结合的人脸识别,并辅以声音识别的
【机 构】
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重庆大学自动化学院,中煤科工集团重庆研究院
【基金项目】
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“211工程”三期创新人才培养计划建设项目（S-旬9108）
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矿井时有安全事故发生,签到管理系统可及时、准确掌握人员出入人员状况,保障矿井安全生产,方便及时救援。针对传统签到管理系统用于矿井,遇到光线昏暗、人脸易附着粉尘、干扰噪音等因素影响,签到识别方法检测率低,提出了一种根据KL变换(Karhunen-Loeve Transform)和TAN分类(Tree-Augmented Naive Bayesian network)相结合的人脸识别,并辅以声音识别的方法。通过形态学滤波变换快速去掉大部分无用背景,使处理更快速,特征点更突出;自动根据具体环境选择图像识别
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