隧道工程人员身份安全识别

作     者：王君 徐铭江 梁薇薇 陈定安 孙晔然 WANG Jun;XU Mingjiang;LIANG Weiwei;CHEN Dingan;SUN Yeran

作者机构：中山大学南方学院电气与计算机工程学院广东广州510970 重庆邮电大学自动化学院重庆400065 广州恒通智联科技有限公司广东广州510630 中山大学地理科学与规划学院广东广州510970 斯旺西大学理学院地理系斯旺西SA28PP 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2021年第29卷第14期

页      码：145-148,153页

摘      要：铁路隧道工程环境复杂,实时获得人员身份信息,有利于险情下救援。文中针对在特殊隧道下光线不足、粉尘附着、遮挡时要求提高识别率的目的,通过融合多种生物特征的复合识别技术手段:分别提取面部、虹膜、声音特征,得出特定特征向量并由二维离散余弦变换,除掉会干扰到结果的信息;然后,通过决策树支持向量机(Decision Trees Support Vector Machine,DT-SVM)分类器匹配,实现工程人员身份识别。通过实验可知,该方法不仅降低了在计算时的难度,而且在信噪比为15~35 dB时,识别率在97%以上,提高了身份识别的准确性。

主 题 词：隧道工程 生物特征融合 二维离散余弦变换 决策树支持向量机分类器 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2021.14.031

馆 藏 号：203104268...