Mixture of Bilateral-Projection Two-dimensional Probabilistic Principal Component Analysis

The probabilistic principal component analysis (PPCA) is built upon a global linear mapping, with which it is insufficient to model complex data variation. This paper proposes a mixture of bilateral-projection probabilistic principal component analysis model (mixB2DPPCA) on 2D data. With multi-components in the mixture, this model can be seen as a soft cluster algorithm and has capability of modeling data with complex structures. A Bayesian inference scheme has been proposed based on the variational EM (Expectation-Maximization) approach for learning model parameters. Experiments on some publicly available databases show that the performance of mixB2DPPCA has been largely improved, resulting in more accurate reconstruction errors and recognition rates than the existing PCA-based algorithms

Hubungan gaya pembelajaran dengan pencapaian akademik pelajar aliran vokasional

Analisis keputusan Sijil Pelajaran Malaysia (SPM) 2011 menunjukkan penurunan pencapaian bagi Sekolah Menengah Vokasional. Oleh itu, kajian ini dilaksanakan bertujuan untuk mengkaji hubungan di antara gaya pembelajaran dengan pencapaian akademik pelajar. Kajian ini juga ingin mengenalpasti gaya pembelajaran paling dominan yang diamalkan oleh pelajar serta melihat perbezaan gaya pembelajaran dengan jantina pelajar. Seramai 131 orang Pelajar Tingkatan Empat Kursus Vokasional Di Sekolah Menengah Vokasional Segamat di Johor telah terlibat dalam kajian ini. Soal selidik Index of Learning Style (ILS) yang dibangunkan oleh Felder dan Silverman (1991) yang mengandungi 44 soalan telah digunakan untukh menjalankan kajian ini. Gaya pembelajaran pelajar dapat dilihat melalui empat dimensi gaya pembelajaran yang terdiri dari dua sub-skala yang bertentangan iaitu dimensi pelajar Aktif dan Reflektif, dimensi pelajar Konkrit dan Intuitif, dimensi pelajar Verbal dan Visual, serta dimensi pelajar Tersusun dan Global. Data yang diperolehi dianalisis dengan menggunakan perisian Statistical Package for Social Science for WINDOW release 20.0 (SPSS.20.0). Ujian Korelasi Pearson digunakan untuk menganalisis data dalam mengkaji hubungan gaya pembelajaran dengan pencapaian akademik pelajar. Nilai pekali p yang diperolehi di antara gaya pembelajaran dengan pencapaian pelajar adalah (p=0.1 hingga 0.4). Ini menunjukkan tidak terdapat hubungan yang signifikan di antara dua pembolehubah tersebut. Kajian ini juga mendapati bahawa gaya pembelajaran yang menjadi amalan pelajar ialah gaya pembelajaran Tersusun. Hasil kajian juga mendapati bahawa tidak terdapat perbezaan yang signifikan di antara gaya pembelajaran dengan jantina pelajar

DWT/PCA face recognition using automatic coefficient selection

In PCA-based face recognition, there is often a trade-off between selecting the most relevant parts of a face image for recognition and not discarding information which may be useful. The work presented in this paper proposes a method to automatically determine the most discriminative coefficients in a DWT/PCA-based face recognition system, based on their inter-class and intra-class standard deviations. In addition, the eigenfaces used for recognition are generally chosen based on the value of their associated eigenvalues. However, the variance indicated by the eigenvalues may be due to factors such as variation in illumination levels between training set faces, rather than differences that are useful for identification. The work presented proposes a method to automatically determine the most discriminative eigenfaces, based on the inter-class and intra-class standard deviations of the training set eigenface weight vectors. The results obtained using the AT&T database show an improvement over existing DWT/PCA coefficient selection techniques