學位論文

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Start date: 2005End date: 2009Subject: search.filters.subject.支持向量機Has files: Yes

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    應用區域對比增強於不均勻光源下之人臉辨識
    (2008) 徐民儕; Ming-Chai Hsu
    近幾年來，由於安全上的需求，所以利用人臉來進行身份辨識的應用越來越廣泛，在許多從事人臉辨識的研究的文獻中，常利用人臉影像擷取出來的特徵，來分辨出不同的人。然而在實際的應用上，常常會因為環境中光源的不均勻照射，使得同一張人臉會有很大的不同，因而導致人臉的辨識率大幅下降，為了提昇辨識效能，我們提出一個區域對比增強的方法，可以有效的解決人臉辨識在不同光源下的改變。 本篇論文提出的人臉辨識的演算法，則是在辨識前對影像做離散餘弦轉換，取出人臉影像的低頻部份，有效降低影像的維度，因此在辨識的時間上也會相對的減少，最後交給支持向量機（SVM），來決定辨識的結果。本論文測試的人臉資料庫為Yale_B，經使用支持向量機的辨識率可達99.13%，在已發表的論文中是辨識較好的方法之一。
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    以適應特徵選擇與支持向量機實現心電圖辨識系統
    (2005) 尤俊國; Chun-Kuo Yu
    心電圖提供了診斷心臟病病和心血管病症的功能，為了能夠及時的監控病人的生理狀態，有時候必須持續長時間且連續的記錄病患所產生的心電圖資料，採用更多的心電圖資訊來判斷波形的物理變化，藉此可以較正確的評估病患目前生理情況，但是通常所得到的心電圖資料必須由專業的醫護人員來解析判讀。 本研究所提出了一個新的心電圖分析演算法，使用小波轉換分析頻帶來擷取心電圖特徵值，包含了改善特徵選擇和分類系統的設計，所擷取出的特徵向量作為心電圖辨識系統中最重要的特徵。而在心電圖辨識系統中較特別的特徵為QRS複合波組，這是含有極高頻的成份且能量較大的峰值波形。在辨識系統中採用支持向量機作為辨別不同種類心臟疾病的分類器。