煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究

陈立潮¹，张秀琴²，潘理虎^1,3，李博¹

1. 太原科技大学计算机科学与技术学院2. 太原科技大学电子信息工程学院3. 中国科学院地理科学与资源研究所

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。

关键词：煤矿井下;人员考勤;人脸识别;特征描述符;SURF算法;Hessian矩阵;FLANN;