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鉴于煤矿安全事故时有发生,利用签到系统准确掌握井下人员出入情况,对煤矿安全生产与救援有着重要的意义。将基于人脸识别的签到系统用于煤矿,遇到光线昏暗、人脸易附着黑色粉尘等因素影响,传统的基于PCA(PrincipalComponent Analysis)的人脸识别算法检测率低。为了解决该问题,论文提出了一种基于KL变换(Karhunen-Loeve Trans-form)和TAN分类器(Tree-Augmented Naive Bayesian network)相结合的人脸识别方法。该算法通过KL变换