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81.
Renáta Tichá Christine A. Espin Miya Miura Wayman 《Learning disabilities research & practice》2009,24(3):132-142
The validity and reliability of curriculum‐based measures in reading as indicators of performance and progress for secondary‐school students were examined. Thirty‐five grade 8 students completed reading aloud and maze‐selection measures weekly for 10 weeks. Criterion measures were the state standards test in reading and the Woodcock–Johnson III Test of Achievement. Different time frames for each measure were compared. Most alternate‐form reliability coefficients were above .80. Criterion‐related validity coefficients ranged from .77 to .89. No differences related to time were found. Only maze selection reflected significant growth, with an average increase of 1.29 correct choices per week. Maze growth was related to the reading performance level and to change on the Woodcock–Johnson III from pre‐ to posttest. 相似文献
82.
A.F. Zahm 《Journal of The Franklin Institute》1948,245(4):331-336
83.
Zusammenfassung. Die automatische Erkennung und Lokalisation von Objekten in digitalen Bildern ist ein wesentlicher Bestandteil vieler praktisch
relevanter Anwendungen. In diesem Artikel wird ein erscheinungsbasiertes Verfahren zur Erkennung starrer zwei- oder dreidimensionaler
Objekte vorgestellt, dem eine statistische Modellierung zugrundeliegt. Im Gegensatz zu segmentierungsbasierten Verfahren,
wie sie vor allem im Bereich der 3D-Objekterkennung eingesetzt werden, erm?glicht der erscheinungsbasierte Ansatz aufgrund
der Modellierung der Intensit?tswerte oder davon abgeleiteter lokaler Merkmale eines Bildes die Erkennung komplexer Objekte.
Die statistische Formulierung der Problemstellung bildet den mathematischen Kontext zur Bestimmung optimaler L?sungen.
Die Form der Modellierung erlaubt neben der Einzelobjekterkennung auch die Berücksichtigung von heterogenem Bildhintergrund
und Mehrobjektszenen. Die dazu ben?tigten lokalen Merkmale entstehen durch r?umlich begrenzte Transformationen des Bildes,
wie beispielsweise Gabor- oder Wavelet-Transformationen. Die statistische Modellierung beschreibt die Verteilung dieser lokalen
Merkmale anhand einer Dichtefunktion, die sich bei der Hintergrund- und Mehrobjektmodellierung als Mischungsverteilung der
Einzelobjektverteilungen ergibt. Die Aufgabenstellungen des Erlernens und Erkennens von Objekten sind damit als Parametersch?tzprobleme
formal darstellbar. Dabei werden im einen Fall die Modellparameter und im anderen Fall die Lageparameter beziehungsweise die
Klassen von Objekten gesch?tzt. Die experimentelle überprüfung des Ansatzes anhand realer Objektaufnahmen durch CCD-Kameras
zeigt seine Brauchbarkeit zur Erkennung von 2D- und 3D-Objekten bei homogenem und heterogenem Hintergrund.
Eingegangen am 5. April 2000 / Angenommen am 20. Juli 2001 相似文献
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