人脸与声音结合的矿井人员签到识别.pdf

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1、第29卷第11期计算机仿真2012年11月文章编号：1006—9348(2012)11—0272—04人脸与声音结合的矿井人员签到识别王君1，李成武1，杨茜1，刘世森2(1．重庆大学自动化学院，重庆400044；2．中煤科工集团重庆研究院，重庆400039)摘要：矿井时有安全事故发生，签到管理系统可及时、准确掌握人员出人人员状况，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～种根据KL变换(Karhunen—l_oeve

2、Transform)和TAN分类(Tree—AugmentedNaiveBayesiannetwork)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或声音识别，使识别准确率更高。仿真结果表明：结合声音的系统识别方法既减小了计算复杂度，又提高了人员识别率，还增强了适应性。关键词：签到管理系统；形态学滤渡；人脸识别；声音识别中图分类号：TP3-05文献标识码：BFaceandVoiceRecognitionAlgorithms

3、ofSign-inSystemforUndergroundCoalmineWANGJunl，LICheng—WUl，YANGXil，LIUShi—sen2(1．CollegeofAutomationEngineeringChongqingUniversity，Chongqing400044，China；2．ChongqingDesignandResearchInstituteofChinaCoalTechnologyandEngineeringGroup，Chongqing400044，China)ABSTRACT

4、：Coalmineaccidentshappensometimes．Itissignificanttoknowtheaeeuratestatementoftheminersineoalmineoroutside，whichisconvenientforrescue．WhenthetraditionalSign—inManagementSystemwasusedincoalmine，thesystemmeetsnewproblems，suchasblack，hazyface，etc．Aimingatthisissue

5、，thispaperputfor—wardafacerecognitionalgorithmbasedonthecombinationofKarhunen—LoeveTransformandTree-AugmentedNaiveBayesiannetworkclassifier，whichusesthemorphologicalfilteringtoremovemostofuselesstransformbackgroundquickly．Inaddition，thevoicerecognitionmethodwa

6、saddedetothatalgorithmwhichmakesfeaturepointmoreout—standingandidentificationmoreaccuracy，accordingtothespecificenvironmentautomaticselectionoffacerecogni-tionorvoicerecognition．Thesimulationshowsthatthisalgorithmnotonlyreducesthecomputationalcomplexityandimpr

7、ovesthehumanfacerecognitionrate，butalsoenhancestheadaptability．KEYWORDS：Sign—inmanagementsystem；Morphologicalfiltering；Facerecognition；Voicerecognitionl引言近年来，我国矿井事故时有发生，利用签到系统及时、准确掌握人员出入数目状况，可以加强矿井安全生产，直接影响到井下救援。早期识别技术如条码、磁条、指纹等信息收集不方便、精度低，射频识别技术适应性较差，易受干扰。然而，

8、人脸识别签到具有简单直接、自然友好、精度较高，方便用户接受等优点⋯。然而，人脸识别难以克服恶劣多变的矿井环境。在签到系统中配以声音识别是可行的。基金项目：“21l工程”三期创新人才培养计划建设项目(S—09108)收稿日期：2012—02—22修回日期：2012—04—20·—-——272---——2人脸识别算法人脸识别的发展可大致分为3个阶段‘2。：①基于