基于OBE教育理念的高等数学课程群课程思政教学策略优化

高等数学课程群在高校公共必修课中占据着举足轻重的位置,随着当代信息技术日渐发展以及在教育领域的逐步渗透,高等数学课程群的教学模式的转变日新月异。近些年,课程思政在高等数学课程群教学中的受欢迎程度逐渐提高。然而,立足Outcome Based Education (OBE)教育理念,不难发现在高等数学课程群的思政教学中存在一些不足之处有待解决。文本以OBE教育理念为依据,结合高等数学课程群的教学现状,提出了高等数学课程群课程思政创新教学建议,以期完善OBE教育理念下的高等数学课程群课程思政教学体系。     

完全判别信息Fisherfaces人脸识别算法

针对传统Fisherfaces算法存在丢失部分样本信息的问题,提出一种改进的Fisherfaces算法——完全判别信息的Fisherfaces算法(简称CDI_Fisherfaces).首先说明传统Fisherfaces算法的最优判别矩阵是不相关判别(uncorrelated discriminant,简称UD)矩阵,通过施加正交约束条件,得到正交判别(orthogonal discriminant,简称OD)矩阵.然后在这两个判别矩阵的基础上,添加主成分分析(PCA)阶段中总体散度矩阵St未被考虑的非零特征值对应的特征向量,组成新的判别矩阵.这两个新的判别矩阵不仅包含了样本的全部特征,还分别保持了原先判别矩阵的不相关性和正交性.最后通过在ORL和YALE人脸库上实验,发现完全判别信息Fisherfaces算法识别率高于传统的人脸识别算法,说明本文中算法的优越性.