【摘 要】
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目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维小波变换对人像进行分解,抽取低频信息构成新的特征描述,再分别使用基于总协方差矩阵和类间散布矩阵的2DPCA方法进行初次判决,最后融合2组判决结果得出最终判决,实现基于人像的身份认证.结果在ORL数据库上进行实验,小样本和全部样本情况下最高识别率分别达到99.92%和9
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁,沈阳,110168辽宁大学轻型产业学院,辽宁,沈阳,110036;
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目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维小波变换对人像进行分解,抽取低频信息构成新的特征描述,再分别使用基于总协方差矩阵和类间散布矩阵的2DPCA方法进行初次判决,最后融合2组判决结果得出最终判决,实现基于人像的身份认证.结果在ORL数据库上进行实验,小样本和全部样本情况下最高识别率分别达到99.92%和94.25%,表明了算法的有效性.结论算法优于二维主成分分析方法、单一的基于小波变换的二维主成分分析方法及
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目的 为选拔安置船员编制"船员职业能力倾向测验"(简称SVAT).方法依据相应的理论、借鉴相关的文献、工作分析等方法确定SVAT的结构及内容;经实测后,进行结构及内容优化,并做信度和效度检验.结果测验总体难度为0.603,试题的总区分度为0.441;各分量表间存在中度、低度相关(r=0.2110～0.431),各量表与总分的相关较高(r=0.803～0.927);按13个特质进行因素分析得5个特征
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