肤色检测和Hu矩在安全帽识别中的应用

安全帽在工业生产中的应用非常广泛，为了防止事故发生，确保生产安全，建立对安全帽的自动检测及报警系统变得越来越迫切。主要对安全帽的识别算法进行了研究，采用肤色检测的方法定位到人脸区域，并以此获得脸部以上的区域图像，将Hu矩作为图像的特征向量，分别比较神经网络和支持向量机（SVM）两种分类模型。实验结果表明：SVM对安全帽的识别有很好的效果，将会对监控系统实现智能化提供有力的支持和实际的指导意义。