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基于独立成份分析和支持向量机的人眼注视研究
被引量:
5
1
作者
郑震
张延炘
+2 位作者
胡颖新
王建华
常胜江
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期491-494,共4页
采用独立成份分析(ICA)方法对单眼宽约为40 pixel的低分辨率人眼图像进行预处理,并把得到的一组组合系数输入支持向量机(SVM)判断图像中人眼的注视与否。对于单用户的注视探测,一维组合系数输入实现了100%的正确识别率;对于多用户的注...
采用独立成份分析(ICA)方法对单眼宽约为40 pixel的低分辨率人眼图像进行预处理,并把得到的一组组合系数输入支持向量机(SVM)判断图像中人眼的注视与否。对于单用户的注视探测,一维组合系数输入实现了100%的正确识别率;对于多用户的注视探测,二维组合系数输入实现了100%的正确率识别率。
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关键词
人眼
注视探知
独立成份分析(ICA)
支持向量机(SVM)
低维输入
原文传递
题名
基于独立成份分析和支持向量机的人眼注视研究
被引量:
5
1
作者
郑震
张延炘
胡颖新
王建华
常胜江
机构
南开大学现代光学研究所
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期491-494,共4页
文摘
采用独立成份分析(ICA)方法对单眼宽约为40 pixel的低分辨率人眼图像进行预处理,并把得到的一组组合系数输入支持向量机(SVM)判断图像中人眼的注视与否。对于单用户的注视探测,一维组合系数输入实现了100%的正确识别率;对于多用户的注视探测,二维组合系数输入实现了100%的正确率识别率。
关键词
人眼
注视探知
独立成份分析(ICA)
支持向量机(SVM)
低维输入
Keywords
human eyes
gazing detection independent component analysis(ICA)
support vector machine(SVM)
low-dimensional input
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于独立成份分析和支持向量机的人眼注视研究
郑震
张延炘
胡颖新
王建华
常胜江
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
5
原文传递
已选择
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