基于阈值分割的3D矿工图像鼻尖点检测方法  

作　　者：贺方圆 刘诗源 路铭[1] 陈景霞[1] 

机构地区：[1]北京联合大学应用科技学院,北京100012

出　　处：《电子元器件与信息技术》2022年第1期176-177,225,共3页Electronic Component and Information Technology

基　　金：北京联合大学科研项目资助,基于压缩感知的雷达定位关键技术研究(项目编号:ZK90202106);北京联合大学应用科技学院2021年院级科研项目,基于雷达的动目标定位技术研究(yykj202106);北京市教委科研计划一般项目,基于DAB拓扑结构的双向DC-DC转换器性能优化技术研究(项目编号:KM202011417001)。

摘　　要：为了增强3D人脸识别技术应用在矿井人员出入井唯一性检测方面的效果,从而提高矿井人员身份信息的识别率,本文根据出入井矿工常佩戴携有矿灯的安全帽/眼镜等特点,提出一种基于阈值分割的3D矿工人脸图像鼻尖点检测方法。本文利用采集的90张3D矿工图进行实验,实验结果验证了所提算法的可行性及有效性。

关 键 词：矿工图像 鼻尖点检测 霍夫变换 阈值分割 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]