李岚
- 作品数：14 被引量：18H指数：2
- 供职机构：甘肃联合大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 一种多粒度锁的事务并发控制算法被引量：2
- 2012年
- 研究了一种基于多粒度锁的并发控制算法,包括其多粒度锁锁、锁表数据结构及锁操作的算法步骤。算法可以降低冲突发生的概率和事务的夭折数,减少事务重启,有利于满足事务截止期的要求,提高事务的并发度。在验证算法有效性时,通过测试类对内存数据库记录的插入速度、索引查找的速度、记录的删除速度三方面的性能进行了测试,结果表明,事务并发控制优化算法对内存数据库性能的提升是有效可行的。
- 张云李岚
- 关键词：内存数据库实时事务并发控制粒度
- 基于后缀数组的快速排序算法
- 2006年
- 在搜索技术和各种流行的排序算法优缺点比较的基础上,给出了一种基于后缀数组的新的快速排序算法,该算法在时间和空间性能上均优于传统的快速排序算法;并在同等的条件下,用该方法与快速排序算法对相同的内容进行排序,结果表明:该算法特别适用于大文本的排序问题,可用于搜索技术和数据压缩中.
- 李岚任雪利
- 关键词：后缀数组快速排序算法搜索技术
- 人脸检测方法研究
- 2009年
- 人脸检测是人脸识别的前提,同时在安全访问控制、视频监控、基于内容的检索等领域也有着广泛的应用。人脸相关的应用和研究受到越来越多的重视,本文通过对人脸检测方法的研究,证明各种方法的融合是今后人脸检测的主要方向。
- 李岚
- 关键词：人脸检测人脸特征统计原理
- 遗传支持向量机模型优化在入侵检测中的应用被引量：1
- 2012年
- 针对目前入侵检测检测精度低的问题,根据遗传和支持向量机算法的特点,建立了一种遗传支持向量机模型。该模型首先用遗传算法优化支持向量机参数,再用优化后的支持向量机构建入侵检测模型,使用该模型进行入侵检测。实验通过讨论了支持向量机参数的选择对检测精度的影响,选取了合适的参数(c,σ)。结果表明,把这种遗传支持向量机模型用于入侵检测提高了检测精度。
- 李岚张云
- 关键词：遗传算法支持向量机入侵检测
- 变压器油温检测研究
- 2013年
- 为了提高变压器油温检测的实时性、准确性,首先分析了变压器油温升高的原因,阐述了信息技术的发展,分析了变压器的基本原理和相关概念,对变压器的油路结构进行分析,其次讨论了传感器技术在变压器油温检测中的应用,最后对变压器油温检测进行了展望。
- 朱林杰李岚
- 关键词：变压器油温
- 肤色与梯度互补的人脸检测研究被引量：4
- 2013年
- 用YcbCr色彩空间中的Cr、Cb通道和HSV色彩空间中的H通道相结合,确定一种混合的肤色模型,即三维直方图模型。肤色在三维直方图中的聚类进行投影,结果为一个椭球,从而检测出可能的人脸区域。根据人脸的边缘形状,建立梯度模型定位人脸位置。利用两种模型的互补性,对算法进行线性组合,确定一个匹配度函数f(k)来衡量是否检测到目标人脸。实验结果表明该方法能够很好地排除人体其他部分裸露的肤色和背景中类肤色的干扰。其运算简单,检测速度快,对于侧面人脸和部分遮挡也有很好的效果。
- 李岚朱林杰张云
- 关键词：人脸检测
- 基于UML的全功能点规模度量被引量：1
- 2007年
- 风险评估在软件开发中的作用不言而喻,准确的风险评估源于准确的软件规模度量,本文通过对几种流行的软件规模度量方法的比较和对UML技术学习的基础上,为了实现以较小的代价进行准确的规模度量,本文提出了一种基于UML的全功能点规模度量方法,此方法在度量房产管理系统规模中取得了满意的效果.
- 李岚
- 关键词：UML功能规模度量
- 视频序列中人脸检测与跟踪方法研究
- 随着计算机与信息技术的发展以及相关应用领域的需求，人脸检测与跟踪及其相关技术吸引了众多的研究者，国内外关于人脸检测和人脸跟踪的方法多种多样，并且不断有新的研究成果出现。在安全监控、智能化人机交互和计算机视觉等领域的研究过...
- 李岚
- 关键词：肤色模型视频序列人脸检测人脸跟踪
- 文献传递
- 粒子滤波器与Mean Shift算法在人脸跟踪中的应用
- 2011年
- 目的针对背景复杂的彩色视频图像序列,提出了一种梯度和颜色直方图相结合的双线索人脸跟踪算法。方法首先利用颜色确定肤色区域,再根据人头的椭圆形状利用梯度确定头部轮廓,从而获取人脸区域。在跟踪过程中采用粒子滤波方法得到人脸初始粒子与位置;然后用Mean Shift算法进行粒子更新,判断目标运动方向。结果与结论该方法对复杂背景下人脸旋转、遮挡及背景肤色干扰下的跟踪,具有较强的鲁棒性,能够更好地克服在视频跟踪中的遮挡问题。对于丢失目标的跟踪情况进行改进还有一定的困难,这也是以后研究的重点。
- 李岚张云
- 关键词：人脸跟踪粒子滤波器SHIFT算法颜色直方图
- 基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究被引量：7
- 2010年
- 针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高.
- 刘悦婷李岚
- 关键词：聚类分析自适应权重K均值粒子群优化算法
