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基于曲線擬合和SVM的眼動(dòng)信號(hào)分類(lèi)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2018-11-20 15:08
【摘要】:為提高基于EOG的眼動(dòng)信號(hào)分類(lèi)算法精度,改進(jìn)基于EOG的人—機(jī)交互系統(tǒng)性能,提出了一種基于曲線擬合(curve fitting)與支持向量機(jī)(SVM)的眼動(dòng)信號(hào)分類(lèi)算法(CF-SVM),并設(shè)計(jì)了新的實(shí)驗(yàn)范式,增加了"掃視保持"環(huán)節(jié)。該算法采用曲線擬合方法進(jìn)行特征提取,在此基礎(chǔ)上,使用SVM分類(lèi)器對(duì)眼動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,對(duì)9名眼部活動(dòng)正常的受試者進(jìn)行了眼動(dòng)數(shù)據(jù)采集與識(shí)別,CF-SVM算法的平均分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到98.3%,與其他幾種眼動(dòng)識(shí)別方法相比較,其平均正確率分別提升了9.4%、5.9%、1.0%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CF-SVM算法在眼動(dòng)信號(hào)識(shí)別中表現(xiàn)了良好的性能,具有高的分類(lèi)精度和魯棒性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of eye movement signal classification algorithm based on EOG and improve the performance of human-machine interaction system based on EOG, a new eye movement signal classification algorithm (CF-SVM) based on curve fitting (curve fitting) and support vector machine (SVM) is proposed. A new experimental paradigm is designed to add the link of "scan keeping". The algorithm uses curve fitting method to extract features, and SVM classifier is used to classify eye movement signals. In laboratory environment, eye movement data were collected and recognized from 9 subjects with normal eye movement. The average classification accuracy of CF-SVM algorithm was 98.3%, which was compared with other eye movement recognition methods. The average accuracy increased by 9. 4% and 5. 9%, respectively. Experimental results show that the CF-SVM algorithm has good performance in eye movement signal recognition and has high classification accuracy and robustness.
【作者單位】: 宿州學(xué)院信息工程學(xué)院;安徽大學(xué)計(jì)算智能與信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61271352) 計(jì)算智能與信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目 安徽省教育廳自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(KJ2013B285,KJ2012Z400,KJ2012Z401,KJ2012A263)
【分類(lèi)號(hào)】:R77;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 齊s,

本文編號(hào):2345236


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