學位論文

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Start date: 2010End date: 2019Subject: search.filters.subject.支持向量機

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    以適應性特徵擷取及改進支持向量機檢測心電圖心律不整
    (2010) 楊岳穎; Yueh-Yiing Yang
    心電圖（ECG）分析是檢測心律不整最好的方法之ㄧ，雖然已經有許多相關的演算法已經被提出，但是可靠性低的訊號特徵提取分析或歸納能力較低的辨識器使得系統的辨識率仍然不能達到要求。本論文提出適應性特徵擷取與改良的支持向量機(SVMs)的心電圖心律不整檢測系統。首先利用小波轉換係數及訊號之振幅或週期等參數作為系統的候選人，針對每一個分類器適應性的擷取出少數特定的特徵；而改良式支持向量機結合k-means分群法與一對一支持向量機，並且修改其投票機制，進一步提高了相似類別之間的辨識率。此心電圖心律不整檢測系統使用了超過100,000筆的MIT-BIH心律不整資料庫樣本進行測試，平均辨識率高達97.96%。
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    自然光源照明眼動儀系統設計
    (2015) 吳昇儒; Wu, Sheng-Ju
    眼動儀系統是藉由量測受測者眼睛的凝視點位置以實現追蹤眼球移動的技術，目前已普遍應用於教育、商業、安全以及醫療等方面。目前眼動儀系統以紅外線照明瞳孔追蹤為大宗。由於陽光光線包含了紅外線波段，在白天戶外操作時會因為影像過曝造成眼球追蹤上之困難。本篇論文提出自然光源照明眼動儀系統，僅藉由消費型網路攝影機即可進行眼動追蹤。自然光源照明眼動儀亦因外界環境光源的多變，影像對比度不如紅外線影像高，有許多挑戰需要克服。 本論文提出的系統架構共有三大部分，凝視方向辨識訓練、九點校正處理以及即時眼動追蹤。藉由支持向量機(SVM)辨識人眼凝視方向，以及適用於虹膜追蹤的特徵基底凝視點估測技術找出凝視點座標。此系統已經能夠達到13fps的即時處理應用，凝視點的水平方向誤差角度的總體平均值為0.248度，垂直方向誤差角度的總體平均值為0.306度。