在煤炭资源高效开采的今天,煤矿安全一直是全国所关注的焦点,其中矿井工作人员的人身安全更是煤炭行业所关注的重中之重的问题。随着现阶段科技的不断发展,煤炭安全系统愈加完善,越来越多的研究工作都集中在了矿井人员位置和身份检测方面,以优化煤矿安全系统。本文正是基于此并依托国家重点研发计划资助项目（项目编号:2016YFC0801800）和国家自然科学基金（项目编号:51674269）,结合现阶段的压缩感知技术,指纹数据库定位技术,小波变换技术,3D人脸图像识别技术等,对矿井人员定位系统和方法作出深入研究,并提出四种矿井人员定位方法和一种3D矿工图像人脸鼻尖点检测方法,主要研究和创新内容如下:（1）针对目前国内矿井目标定位精度低、定位实时性差以及数据采集工作量大的现况,提出一种基于分布式压缩感知原理构造指纹数据库并实现矿井人员定位的方法。该方法在离线阶段采集少量巷道中的指纹信息,通过高概率重构获得矿井目标指纹数据库指纹信息,达到减少数据采集工作量和提高工作效率的目的。在线定位阶段,只需获得某时刻参考节点ID信息和目标节点被参考节点测得的实时距离测量值,根据模式匹配方法获得该时刻目标节点距离参考节点的待估距离值,保证了定位精度和定位实时性。在此基础上,提出一种改进的压缩采样修正匹配追踪算法进行指纹信息重构,有效缩短重构数据时间。（2）讨论了在确定时刻空间域中定位目标位置的稀疏特性,使得可以借助压缩感知理论的稀疏采样压缩特性来进行矿井目标无线定位。基于压缩感知的定位模型可以在很大程度上减少在线测量的数量,同时实现较高的定位精度。传统的基于压缩感知的定位方法大都是基于测距的,对于能量受限的低损耗无线传感器网络是不适用的,因此提出一种基于非测距压缩感知的矿井目标定位方法。该方法根据感知节点与目标节点的连通性信息设计了基于非测距的压缩感知定位模型,对定位区域建立指纹数据库,解决了非测距定位方法节点布置量大、定位精度低和时延问题。（3）传统的基于能量衰减模型而建立的指纹数据库对每个定位网格进行信号能量测量时方法繁琐而复杂,即使做到也是将定位网格划分的面积较大而需测量的网格总数很少,这种情况严重影响了矿井目标的定位精度。基于电磁信号传播的能量衰减特性,结合压缩感知模型提出一种依据能量衰减矩阵的矿井目标定位方法。该方法通过构建网格位置坐标和网格序号相对应的指纹数据库、测量矩阵以及基于能量衰减模型的稀疏矩阵,利用改进的贪婪匹配跟踪算法重建目标位置信号。该方法简化了定位模型,不仅极大的减少了建立数据库的任务量,还降低了定位系统的功耗,并保证了定位结果的准确性。（4）针对煤矿井下巷道环境中多径效应和电磁波传播损耗因素多而复杂难以建立统一的电磁传播模型以及电磁波测距的三边定位对硬件系统要求很高等特点,提出一种满足井下巷道的基于小波变换的分布式压缩感知多目标定位方法。该方法充分利用矿井巷道节点的空间相关性信息,将目标定位问题转化为信号群数据的联合恢复问题,并通过非协作方式以及少量的采样值就能完成目标定位,有效降低了因节点之间交换数据而产生的额外功耗,满足巷道硬件低功耗、轻量化的设计理念。（5）分析了矿井2D图像监测技术的不足之处,并讨论了3D人脸识别技术应用在煤矿井下进行人脸识别及监测人员位置的优势,研究了3D人脸特征提取的重要性,并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。该方法根据矿工图像的特点通过3D霍夫变换检测出矿灯和两个眼镜片的位置,并通过区域分割将安全帽、矿灯及眼镜的遮挡去除,消除遮挡对HK分类器的影响,提高了鼻尖点检测成功率,且该算法无需模型和训练,方法较为简单。