煤矿入井人员唯一性检测技术研究

通过分析掌纹、指纹、虹膜、人脸、步态、声纹等生物特征识别技术的特点以及煤矿现场对入井人员生物特征的影响,指出虹膜识别、人脸识别、步态识别、声纹识别适用于煤矿入井人员唯一性检测;提出了一种基于人员定位和生物特征识别的煤矿入井人员唯一性检测技术方案,将生物特征识别技术嵌入人员定位系统,利用人员定位识别卡实现识别卡数量及人员身份的唯一性检测;指出煤矿入井人员唯一性检测技术的研究关键点是严重污染人脸的识别算法、对设备遮挡情况下人员步态图像的采集及对混入人员语音信号的煤矿现场噪声消除算法。     

矿井人员定位系统中标识卡唯一性检测装置设计

针对矿井人员定位系统对出入井人员不带卡、多带卡、替代卡等行为检测手段单一、准确率低的问题,设计了一种基于人像识别技术的标识卡唯一性检测装置。出入井人员通过该装置时,安检门自动扫描人员脸部特征信息,并把扫描信息上传至检测主机进行判断,如发现人员携带超过一张卡,检测主机则立即下发命令进行声光报警;否则,进行快速人像识别比对。实际应用表明,该装置能够快速判断出入井人员不带卡、多带卡、替代卡等入井行为,具有较高的稳定性和识别率。     

人员定位唯一性检测系统设计

针对现有人员定位唯一性检测方法易发生误判断、需现场监管等问题,提出了一种将虹膜识别技术和RFID技术相结合的人员定位唯一性检测系统设计方案,详细介绍了系统总体结构、工作流程及通信协议设计。该系统根据虹膜与射频卡的一一对应关系识别下井人员,并自动控制闸机来实现唯一性检测,从而实现了无人值守考勤。人员定位唯一性检测系统识别速度快,准确率高,应用效果良好。     

标识卡唯一性检测装置中定向天线设计

针对传统标识卡检测装置不能在指定区域有效检卡、存在误识别区域的问题,设计了一种窄带、高增益定向天线。通过改变传统标识卡检测装置全向天线的增益及方向角,将其水平波瓣宽度由180°减小到小于90°,并采用Ansoft HFSS电磁仿真软件对该天线的长度、宽度、矩阵排列方式等参数进行分析及优化,使其具有良好的窄带、定向、高增益特性。实际应用表明,该天线可确保标识卡唯一性检测装置很好地符合AQ 6210—2007及AQ 1048—2007的相关要求。     

《煤矿安全规程》安全监控与人员位置监测修订意见

提出了煤矿安全监控系统安装、使用、维护与管理要求:隔爆兼本质安全型防爆电源严禁设置在断电范围内,会造成局部通风机停电的调校应每半年1次,监控数据必须上传至矿务局(公司)、县(市)调度指挥中心等。提出了煤矿井下人员位置监测系统安装、使用与管理要求:各个人员出入井口应设置检测识别卡工作是否正常的装置,应设置人脸或虹膜等唯一性检测的装置,各个人员出入井口、重点区域出/入口、限制区域、巷道分支处等地点应设置人员位置监测分站等。     

不完全虹膜模式唯一性实验研究*

在虹膜识别中,常见的情况就是虹膜信息的不完整,许多文献已经表明在虹膜信息完全的情况下,虹膜的模式是唯一的,模式之间具有差异性,能够通过它的独立特征数来表示模式之间的可分性。但是实际中,虹膜模式受到的影响导致了虹膜模式的信息不完全,有的甚至只有很少的虹膜区域,究竟在小区域内虹膜是否还具有特征的唯一性,是虹膜识别能否实际应用需要考虑的问题。研究结果表明,部分虹膜区域仍具有相当多的独立特征,但随着虹膜区域的减小,错误拒绝率会增加。     

利用2D-Gabor滤波器提取纹理方向特征的虹膜识别方法*

目前基于2D-Gabor滤波器的虹膜识别算法主要是使用虹膜的相位信息或能量信息作为特征,但在虹膜可用区域减少时这些算法的识别效果明显下降。虹膜纹理除具有上述特征外,还有很强的方向性。在分析了2D-Gabor滤波器的方向和频率选择性后,提出了一种利用2D-Gabor滤波器提取纹理方向特征的虹膜识别方法。实验表明该方法提取的虹膜纹理方向特征可以在较小区域内提取出足够丰富的可区分性特征,实现高准确性的虹膜识别,说明方向特征是一种有效的虹膜识别特征。     

基于计算光场成像的虹膜活体检测方法

光场成像相对传统光学成像是一次重大技术革新,高维光场信息为生物特征识别的发展与创新带来了新机遇.虹膜身份识别技术以其唯一性、稳定性、高精度等优势广泛应用于国防、教育、金融等各个领域,但是现有的虹膜识别系统容易被人造假体虹膜样本欺骗导致误识别.因此,虹膜活体检测是当前虹膜识别研究亟待解决的关键问题.本文提出一种基于计算光场成像的虹膜活体检测方法,通过软硬件结合的方式,充分挖掘四维光场数据的信息.本方法使用实验室自主研发的光场相机采集光场虹膜图像,利用光场数字重对焦技术提取眼周区域的立体结构特征和虹膜图像的纹理特征,进行特征融合与虹膜分类.在自主采集的近红外光场虹膜活体检测数据库上进行实验,本方法的平均分类错误率（Average classification error rate,ACER）为3.69%,在现有最佳方法的基础上降低5.94%.实验结果表明本方法可以准确有效地检测并阻止打印虹膜和屏显虹膜对系统的攻击.     

一种有效的虹膜定位及睫毛检测方法

提出一种有效的虹膜定位及睫毛检测方法。通过把眼睛图像中分割成小的矩形区域,利用找到的这些矩形区域像素平均最小值把眼睛图像进行二值化,找到虹膜区域的内边界;以瞳孔的质心为参考点,在其左右的扇形区域内分别使用修改后的Daugman的检测算子,找到像素值变换大的位置,进而定位出虹膜的外界;使用Gobor滤波器和窗口移动法对睫毛进行有效的检测。通过对大量虹膜图像的实验表明,该方法取得了非常好的结果。     

快速去除睫毛及高效眼睑检测方法

根据虹膜分割得到的图像确定上下眼睑的检测区域,针对上下眼睑的分布特征,分别设计了等级滤波器及方向滤波器并结合膨胀的方法去除上下眼睑周围的睫毛。进而设计了基于gabor滤波的快速眼睑检测方法,能够在减少睫毛干扰的眼图中高效的找到上下眼睑的有效点,并对这些点使用二次多项式分别拟合出了上下眼睑的曲线,从而计算虹膜的有效区域,作为判断该眼图是否能够进行特征提取,提高了虹膜识别的效率,为虹膜识别提供了辅助作用。算法模型简单,复杂度低,运行速度快,自适应性强,上下眼睑检测时间均在18mm左右,能够在各种尺寸的眼图以及灰度分布不均的眼图中精确定位眼睑位置。因此该算法可应用于芯片,以及日常虹膜识别功能的软件开发中。     

基于KCCA的煤矿人员特征融合识别

煤矿井下险情时有发生,为险情下方便救援,需要监控各区域人员签到,准确掌握人员身份及分布情况。在煤矿井下由于光线不足、黑尘干扰等原因,影响人员的识别和管理。传统的识别由于单独依赖人脸识别来辨别井下人员数量和身份,易受到矿井下恶劣的环境影响而导致出现无法识别和识别效率低等问题,所以可靠程度较低。为解决上述问题,提出了一种基于KCCA算法的人脸特征和虹膜特征融合的煤矿井下人员签到识别方法。首先提取出人脸特征和虹膜特征,然后采用KCCA算法对采集到的人脸特征和虹膜特征进行融合,去除图片中无效的信息,降低算法复杂度,最后利用TAN分类完成人员认证,准确识别人员身份。实验表明,该算法降低了计算复杂度,提高了身份识别的准确度,增强了工作人员的安全监控。     

基于虹膜识别的眼睫毛检测

针对人眼正常张if-下,眼睫毛的遮挡比较严重,为了降低眼睫毛噪声对虹膜识别的影响,提高虹膜的识别率,设计了基于canny 算子的眼睫毛边缘检测算法.该算法基于canny算子检测图像中的眼睫毛;利用虹膜的外圆,提出了用一个扇形区域来表示眼睫毛遮挡区域.除去眼睫毛遮挡区域与瞳孔,虹膜外圆余下的部分即是虹膜的有效区域.实验表明:该算法可以有效地检测眼睫毛.并且所得到的扇形区域包含外圆内部所有的眼睫毛像素,可以有效的提高模式的可分性和虹膜的识别率.     

人眼虹膜图像检测与提取方法

关于虹膜优化检测问题,由于人眼图像中存在眼睑、瞳孔等无关区域,形成的躁声信息严重影响识别精度,针对难以提取准确虹膜图像,提出了一种高效的利用面积分微分算子的直接虹膜提取方法,采用John Daugman积分微分算子进行边界检测.首先以虹膜图像灰度直方图为基础,通过灰度投影定位虹膜内边缘,然后利用积分微分算子确定虹膜左右外边界.最后,利用面积分微分算子求解最恰当的虹膜上下边界.识别过程中,利用Gabor小波提取虹膜图像特征,通过比对虹膜特征来识别虹膜.试验结果表明,改进方法可以有效地实现虹膜识别准确性.     

基于局部奇异值检测的虹膜识别算法

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术;提出一种基于二次样条小波变换的虹膜识别算法;运用紧支撑的二次样条小波对构造的一维灰度信号进行分析,选择适当尺度上的小波变换结果进行量化,构造出二进制特征向量;采用Hamming距离进行移位匹配;最终完成虹膜识别;算法的错误接受率和错误拒绝率都比较低,能够达到较好的识别效果.     

电力通信异构多网共存网络发现与识别算法

电力无线通信网支撑用户量大面广、业务高并发、运行环境复杂,表现为异构多网混合共存。为了支持智能电力终端动态选择网络接入,必须首先执行网络发现与识别。针对TD-LTE无线通信专网、WiMAX无线通信专网、智能电网邻域网和230 MHz电力无线专网异构多网共存场景,提出一种融合物理层信号时频特征和MAC层协议特征的网络识别算法。该算法结合改进的窗口滑动能量检测和多周期特性加权循环平稳特征检测执行网络发现与识别。仿真结果表明,该算法能有效识别异构的多种电力无线通信网络。     

基于WiFi的密集人群行为分析及防疫推送系统

利用WiFi探针收集到区域内携带智能终端人员的RSS等数据,后台服务器通过实时数据解析与离线阶段构建的指纹库对比,取最大近似值为目标位置值.对比区域内全部人员,通过相关算法实时识别人群密集区域边界与人群运动轨迹等信息.     

一种序列虹膜图像的综合质量评价研究

虹膜识别是身份识别最可靠的方法之一,近些年来已经引起了广泛的关注,并且取得了相应的成果,然而在识别速度和准确率方面,很难做到两全其美,而序列虹膜图像的质量评估则使解决此瓶颈成为可能。文中在对现有序列虹膜图像质量评价算法的基础上,提出了一种综合的序列虹膜图像质量评价算法,该算法包含3个部分：虹膜活体检测、虹膜有效区域的确定以及虹膜图像清晰度检测。实验结果表明,该方法能够有效地筛选出符合要求的虹膜图像,并且相应地提高了虹膜识别正确率。     

无线通信系统在岩土桩基检测中的应用

论文根据静载仪在岩土桩基检测中的工作现状,结合无线通信系统设计原则,提出以CC1100(433MHz无线射频芯片)和低功耗单片机PIC18LF4620为核心组成无线通信系统.通过对主节点、子节点的硬件电路设计,按照约定好的协议实现数据采集、过程控制和数据处理,实现了无线通信系统在一个主节点和六个子节点之间星形组网的数据传输.     

分块小波特征结合BP神经网络的虹膜识别方法

在对虹膜特征提取时,绝大多数方法是直接对虹膜归一化后的增强图像进行某种变换,为降低虹膜特征维度,同时保证识别效率,提出了对归一化虹膜径向折叠分块、环向周期分块再进行haar小波变换的方法,降低了虹膜区域对噪声的敏感性,在减少虹膜特征维度的同时,保证了虹膜有效特征不被中和。为进一步克服虹膜识别中对旋转的敏感性,采用了周期延拓的小波变换方式提取高频信息。最后利用BP（Back Propagation）神经网络的分类方法,将小波变换后的高频信息直接作为分类器的输入,进一步提高了虹膜识别正确率。实验表明,提出的方法特征点数低至120,正确识别率可达到99.48%。     

昏暗环境下的人员检测技术

本文主要完成昏暗环境下危险区域的运动人员检测,实时定位没有提前撤离的人员。在昏暗环境中的矿工检 测方面,使用帧间差分法来完成视频中运动区域的提取及图像背景的更新,并用背景减除法完成前景的提取,完成井下矿工的 检测。