基于SVM实现人眼注视与否的探知

李素梅; 张延; 常胜江; 申金媛; 李宜宾; 王立

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基于SVM实现人眼注视与否的探知

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采用基于统计学习理论的支持向量机(SVM,supportvectormachine)方法对人眼注视与否进行探知。根据结构风险最小化(SRM,structuralriskminimization)准则,在最小化已知样本点误差的同时,尽量缩小模型预测误差的上界,改善了模型的泛化能力。实验结果显示,在训练样本数有限的情况下,学习后模型对测试样本的正确识别率达到100%,比此前采用其它方法所获得的识别结果识别率更高,训练及识别过程速度更快,基本上能够满足实时性要求,也更接近人类视觉对注视与否的探知的特点。

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来源
《光电子．激光》 |2004年第10期|1229-1233|共5页
作者
李素梅; 张延; 常胜江; 申金媛; 李宜宾; 王立;
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作者单位

南开大学现代光学研究所教育部光电信息技术重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电声技术和语音信号处理;信息处理（信息加工）;
关键词
SVM; 识别率; 人类视觉; 结构风险最小化; 统计学习理论; 泛化能力; 支持向量机; 上界; 样本点; 已知;

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