张生亮
- 作品数：23 被引量：222H指数：10
- 供职机构：山西财经大学应用数学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学环境科学与工程文化科学更多>>
- 通过ISDN接入互联网
- 2001年
- ISDN具有许多特点 ,它与调制解调器上网方式相比较也有许多优点。
- 张生亮
- 关键词：ISDN调制解调器传输速率
- 利用两类投影方法进行特征融合的人脸识别被引量：6
- 2006年
- 提出了利用两类投影抽取特征、用并行策略融合特征进行人脸识别的新方法。先用一维的基于向量的投影抽取一组特征,再用基于二维的图像投影的方法抽取一组特征,用复向量将样本的两组特征向量组合在一起,在复向量空间分析主分量(CPCA),抽取人脸图像的鉴别特征。在FERET人脸库上的实验结果表明,该方法的识别性能比用单个特征有10%左右的提高。
- 张生亮徐勇杨健杨静宇
- 关键词：特征抽取人脸识别
- 特高压线路板式中型桩复合基础计算与设计被引量：2
- 2015年
- 将板式基础与桩基础的优点相结合,给出一种新型的板式中型桩复合基础。在计算基础的抗拔承载力时,既考虑基础及板上土重,又计算桩的摩擦力。在线路荷载较大时,基础上拔、下压承载力随着桩的埋深加长而增加,保证能选出适应多回路、特高压铁塔的基础。内力分析部分采用有限元分析方法,给出了刚度矩阵、位移和荷载向量之间的方程。与传统板式基础相比,本方法大幅减少了土石方开挖量和混凝土耗量,是一种环保、经济的基础。
- 张生亮
- 关键词：特高压线路灌注桩基础原状土有限元分析
- 一种基于最小风险检测ART网分类器的设计与人脸识别
- 2006年
- 本文通过对传统的自适应共振网络(ART)的研究,分析了其优缺点及应用领域,在此基础上提出了一种适合训练样本数较少、样本特征值维数较高的图像目标分类的最小风险检测 ART 网络,并重点讨论了该网络在结构上的改进和运行原理,以及基于该网络的分类器的设计及其算法实现过程。通过对 ORL 人脸库和 Yale 人脸库的图像样本仿真结果表明,应用该分类方法进行人脸图像分类识别,同时获得了较高的分类速度和分类效果。
- 谢永华张生亮陈伏兵杨静宇
- 关键词：ART网模式识别分类器人脸识别
- 2DPCA及2DLDA相关研究综述被引量：10
- 2008年
- 二维主分量分析(2DPCA)是近年来得到广泛重视快速的抽取特征算法,二维线性鉴别分析(2DLDA)是F isher线性鉴别分析在矩阵模式下的推广,这两种算法在图像识别领域有重要的应用。本文对近年来国内外在2DPCA及2DLDA方面的相关研究进行了综合分析,总结了已经取得的研究成果,对各种算法进行了比较,也研究了二维方法与传统的PCA和LDA之间关系。
- 张生亮杨静宇
- 关键词：特征抽取
- 融合小波变换与KPCA的分块人脸特征抽取与识别算法被引量：14
- 2007年
- 鉴于小波多尺度变换对高维图像特征具有良好的压缩和表达能力,提出了一种融合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的分块人脸特征抽取与识别算法。该算法首先对人脸图像进行分块小波变换,再根据图像块的位置分布选取不同的频率分量;然后对此分量进行KPCA特征抽取,并通过对抽取到的特征进行融合来得到最终人脸鉴别特征;最后利用支持向量机分类器进行特征分类与识别。通过对ORL和Yale标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法不仅在识别性能和分类速度上明显高于传统的PCA方法及融合小波特征的KPCA方法,而且对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。
- 谢永华陈伏兵张生亮杨静宇
- 关键词：小波变换核主成分分析特征抽取支持向量机
- 网络快车ADSL
- 2001年
- 介绍了 ADSL宽带互联网接入技术 ,对 ADSL上网与其他上网方式进行了比较 ,介绍了如何申请和安装 ADSL。
- 张生亮
- 关键词：ADSL通信网接入网
- 基于分块PCA的人脸识别方法被引量：17
- 2006年
- 本文提出了一种称为M2PCA+FDA的新的人脸识别方法.新方法从模式的原始数字图像出发,先对样本图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取,从而得到能代替原始模式的低维的新模式,然后,对新模式施行“Fisher-faces”方法,实现模式的分类.其特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类.在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCA+FDA方法进行了测试,实验的结果表明,本文提出的方法在识别性能上优于“Fisher-faces”方法和PCA方法.
- 陈伏兵高秀梅张生亮杨静宇
- 关键词：线性鉴别分析主成分分析特征抽取分块PCA人脸识别
- 模块二维主成分分析——人脸识别新方法被引量：13
- 2006年
- 提出了模块二维主成分分析(M2DPCA)线性鉴别分析方法。M2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是：能有效地降低模式原始特征的维数；可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便；此外,2DPCA是M2DPCA的特例。在ORL人脸库上试验结果表明,M2DPCA方法在识别性能上优于PCA,比2DPCA更具有鲁棒性。
- 陈伏兵陈秀宏张生亮杨静宇
- 关键词：线性鉴别分析特征抽取特征矩阵人脸识别
- 特高压输电线路灌注桩基础的发展趋势被引量：3
- 2012年
- 回顾分析了近年来500 kV及以上等级的送电线路中灌注桩基础的一些研究成果和发展趋势。介绍了板式中型桩、空心桩、斜桩、带翼板的桩、微型树根桩等几种新的桩基础形式,从上拔、下压稳定性及配筋计算等方面分析了各种桩基础的优点及适用条件,对混凝土消耗量及经济性也进行了一些分析。
- 张生亮张孟奇李晋珍
- 关键词：特高压输电线路灌注桩基础空心桩斜桩翼板微型桩
