基于SVM实现人眼注视与否的探知
本文采用基于统计学习理论的支持向量机方法对人眼注视与否进行了研究。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能够达到100％,比此前采用其他方法所获得识别结果的正确识别率更高,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。
注视测量 机器识别 支持向量机
李素梅 张延炘 常胜江 申金媛
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,300071
国内会议
合肥
中文
428-432
2004-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）