基于SVM的视觉特征分类方法研究

123456aa · 发表于 2022-4-28 19:14:02

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雅宝题库解析：
人眼视线具有直接性、自然性和双向性等特点，是人体从外界获取信息的重要通道，人眼运动能够反映人的心理和生理状态，因此对人眼视觉视觉特征进行分类与识别的研究，从而进一步获得视觉行为和真实视觉注视的相关信息，不论在心理学还是人机交互方面都有十分重要的意义。论文的研究重点为如何实现对视觉特征的准确分类与识别。该研究需要解决三个关键题目：第一，瞳孔中心的快速准确定位；第二，视觉状态的合理准确定义以及视觉特征的特征提取方法；第三，视觉特征分类器的训练。对于第一个题目，论文基于径向对称变换算法，实现对瞳孔中心的定位，本算法具有很强的适应性，对于睫毛、亮斑以及镜框的外界干扰具有很好的处理效果；对于第二个题目，论文在充分查阅国内外相关文献的基础上，对视觉特征进行了分类，同时通过对眼动数据的分析处理，总结了眼动特征：数据均值、数据方差、帧间距离、帧间幅值、瞳孔中心像素灰度值和径向对称强度，分析了这些特征数据与不同视觉状态的关系，确定了眼动特征向量；对于第三个题目，基于支持向量机（SVM）的理论，通过对视觉特征的样本训练，建立了视觉特征分类模型，实现对眼动凝视状态、扫视状态以及眨眼状态的识别。最后，论文通过离线实验以及在线实验验证了系统的分类效果。离线实验结果表明，系统对于凝视状态、扫视状态以及眨眼状态具有较好的识别率，对于从不同样本采集的视觉状态的整体识别率达到94.94%；在线实验实现实时识别凝视与非凝视状态两种视觉状态。

基于SVM的视觉特征分类方法研究

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