發(fā)布時間：2017-10-10 05:11

  本文關鍵詞：基于共同空間模式的掃視信號特征提取算法

  更多相關文章： 眼電圖 眼球運動 共同空間模式 聯(lián)合近似對角化 支持向量機

【摘要】：為了提高基于眼電圖(EOG)的掃視信號識別正確率,提出了一種基于共同空間模式(CSP)的掃視信號特征提取算法.該算法首先利用事先標注好的標簽數(shù)據(jù)進行CSP空域濾波器設計,并采用聯(lián)合近似對角化的方法解決多分類問題;在此基礎上,使用該濾波器對原始多導聯(lián)眼動信號進行空域濾波,濾波輸出即為掃視信號的特征參數(shù).在實驗室環(huán)境中使用支持向量機對上、下、左、右四類掃視信號進行識別,所提算法的平均正確率達到了97.7%.實驗結(jié)果表明基于CSP的掃視信號特征提取算法在眼動信號分析中呈現(xiàn)出良好的分類性能.
【作者單位】： 安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室;安徽大學信息保障技術協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關鍵詞】： 眼電圖 眼球運動 共同空間模式 聯(lián)合近似對角化 支持向量機
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61401002,61271352) 安徽省自然科學基金資助項目(1408085QF125) 安徽高校省級自然科學研究重點資助項目(KJ2014A011)
【分類號】：R318;TN911.7
【正文快照】： 人體行為識別(human activity recognition,HAR)指對被觀測個體的動作類型、行為模式等信息進行綜合地分析與識別,并將識別結(jié)果通過自然語言等方式進行描述[1].由于HAR系統(tǒng)能夠主動感知用戶意圖,因此在智能視頻監(jiān)控、醫(yī)療診斷、運動分析及人-機交互等領域具有廣泛的應用前景,

【相似文獻】

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張振慧;蛋白質(zhì)分類問題的特征提取算法研究[D];國防科學技術大學;2006年

2 毛銳;內(nèi)含子保留型可變剪切的識別方法和相關特征研究[D];西北農(nóng)林科技大學;2015年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 曾聰;膜蛋白分類的特征提取算法和數(shù)據(jù)集構建技術研究[D];國防科學技術大學;2010年

2 菅桂倩;基于新型特征提取算法的蛋白質(zhì)分類研究[D];山東大學;2012年

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本文編號：1004506