张永良
- 作品数：61 被引量：58H指数：4
- 供职机构：浙江工业大学更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划浙江省自然科学基金河北省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学机械工程更多>>
- 基于曲波纹理分析和SVM-KNN分类的假指纹检测算法被引量：2
- 2014年
- 假指纹攻击作为破解指纹识别的一种简单实用的方式,被某些不法分子非法使用。目前假指纹检测的主流方法是纹理分析,但是单纯的纹理分析不包含对因假指纹材质与人体皮肤有异而产生的噪声分析。提出一种利用曲波系数特征及曲波重构图像纹理特征进行SVM-KNN分类的假指纹检测算法。先对指纹图像进行曲波变换,提取各尺度各方向域的系数特征,重构指纹图像并提取一阶统计量、灰度共生矩阵(GLCM)和马尔科夫随机场(MRF)等纹理特征与系数特征组成特征向量,然后通过SVM进行训练,引入SVM-KNN分类对假指纹进行检测。在第二届全球假指纹检测竞赛(LivDet2011)官方数据库上的测试结果表明,该算法对假指纹检测有很好的效果。
- 张永良刘超凡肖刚方珊珊
- 关键词：曲波变换灰度共生矩阵马尔科夫随机场SVM-KNN
- 基于图论和均匀性测度的彩色图像分割算法被引量：1
- 2012年
- Graph-Based方法是基于图论的彩色图像分割算法中比较新颖的一种方法,且分割速度非常快。针对该算法对边缘和纹理处理效果不佳,且分割效果易受阈值影响的局限,改变了其颜色空间,结合拉普拉斯算子将带权图的边分为边缘边和非边缘边,优先处理非边缘边;再引入均匀性测度求取分割效果最佳的阈值。实验结果表明,相对于Graph-Based方法,改进的算法分割效果具有较好的准确性和适应性,更接近于人眼的感觉。
- 黄珊珊张永良肖刚肖健伟张申旭
- 关键词：图论拉普拉斯算子图像分割
- 基于改进卷积神经网络的周界入侵检测方法被引量：22
- 2017年
- 监控系统已经成为周界入侵防范的重要手段之一,但是目前局限于被动式监视。对此,提出一种通过对监控系统传回的视频图像进行人体目标识别进而实现主动周界入侵检测的方法。针对目前人体目标检测算法场景适用性较差的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的行人检测算法,该方法在深层特征的基础上融入浅层特征,利用浅层特征校正深层特征在识别目标过小时的局限性,最后利用Softmax进行分类。实验结果证实,改进后的卷积神经网络对行人的姿态和适用场景都具有较高的鲁棒性,并且在INRIA库上的识别率为98.82%,在NICTA库上的识别率为99.82%,在CVC库上的识别率为94.50%,在Daimler库上的识别率为99.92%。
- 张永良张智勤吴鸿韬董灵平周冰
- 关键词：智能视频分析行人检测卷积神经网络
- 离散数学小班化教学探索与思考
- 小班化教学是当前离散数学教学改革的重要方向,在离散数学实践性教学等方面有重要的意义。本文以浙江工业大学计算机学院的离散数学小班化教学实践为基础,对离散数学小班化教学的背景和现状、优势和特点、基本条件、实践经验和相关探索进...
- 李曲王卫红张永良
- 关键词：离散数学小班化教学实践性教学
- 文献传递
- 基于扩展相位相关方法的滑动指纹序列拼接被引量：10
- 2006年
- 针对由滑动指纹采集仪获取的指纹图像序列的特点,提出了一种具有较高精确度的滑动指纹序列拼接算法.该算法利用扩展相位相关方法来估测相邻两帧指纹图像之间的平移量,并进行指纹序列的无缝拼接.实验结果表明,该算法具有运行速度快、对随机噪声的抗干扰能力强和拼接精确度高的特点.
- 张永良杨杰吴鸿韬薛云峰
- 关键词：生物认证指纹识别图像拼接相位相关
- 伪造指印识别方法研究进展
- 2022年
- 随着近年来伪造指纹或声称指纹/指印被伪造的案件不断增多,相应检验方法的缺失已成为指纹检验领域的痛点之一。本文首先阐述了伪造指印识别的研究背景,分别按照伪造方式和是否可见两个标准归纳了伪造指印的分类,然后重点对伪造指印识别方法(主要是形态学比对方法和机器学习方法)的研究进展进行了综述,最后结合形态学比对方法的研究依据及机器学习方法的发展趋势,对伪造指印识别方法研究的发展趋势做了简要展望。
- 吕昱帆张永良吴浩王子政邹佳利秦旗刘寰
- 关键词：潜指印
- 一种基于机器学习的视频异常检测方法
- 一种基于机器学习的视频异常检测方法，包括以下步骤：1）视频文件读入：将视频文件以一帧一帧的bmp图像数据读入；2）视频异常检测：对分解出的图像进行检测，过程如下：a）画面过亮、画面过暗；b）增益紊乱；c）模糊、被遮挡；d...
- 张永良张智勤董灵平阮盛鹏肖刚
- 基于深度学习的小面积指纹匹配方法被引量：7
- 2017年
- 针对传统的基于细节特征点的指纹匹配方法多适用于采集面积较大的指纹,在面向智能手机端的小采集面积指纹时准确率明显下降的问题,提出一种基于深度学习的小面积指纹匹配方法。首先,提取指纹图像的细节特征点信息;其次,搜索和标定感兴趣纹理区域(ROI);然后,构建并改进基于残差结构的轻量级深度神经网络,通过采用二值化特征模式优化网络和Triplet Loss方式训练模型;最后,制定一种智能手机端注册匹配策略实现小面积指纹匹配。实验结果表明,提出方法在公开库FVCDB1与自建数据库上的等错率(EER)分别仅为0.50%与0.58%,远低于传统的基于细节特征点的指纹匹配方法,能够有效提升小面积指纹匹配的性能,更好地满足智能手机端的应用需求。
- 张永良周冰詹小四裘晓光卢天培
- 关键词：指纹匹配卷积神经网络TRIPLETLOSS
- 一种基于深度学习的纹身图像分类方法
- 一种基于深度学习的纹身图像分类方法，包括以下步骤：1)样本变换1.1)仿射变换；1.2)弹性变换；1.3)遮挡模拟；1.4)白化；2)自编码预训练：进使用CUDA优化后的自编码训练机对大量彩色纹身图像进行训练，得到纹身图...
- 张永良肖健伟高思斌肖刚
- 文献传递
- 一种基于多特征融合的离线签名真伪检测方法
- 本发明公开了一种基于多特征融合的离线签名真伪检测方法，包括如下步骤：随机等比例划分训练数据集和测试数据集，签名数据集图像样本预处理，局部二值模式特征提取，选择最优距离度量函数，Gabor滤波器特征提取，选择Gabor卷积...
- 张永良方振宇周阳郭全垚陈紫鹏李佳怡高健
