【摘 要】
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为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度,改进基于EOG的人—机交互系统性能,提出了一种基于曲线拟合(curve fitting)与支持向量机(SVM)的眼动信号分类算法(CF-SVM),并设计了新
【机 构】
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宿州学院信息工程学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度,改进基于EOG的人—机交互系统性能,提出了一种基于曲线拟合(curve fitting)与支持向量机(SVM)的眼动信号分类算法(CF-SVM),并设计了新的实验范式,增加了"扫视保持"环节。该算法采用曲线拟合方法进行特征提取,在此基础上,使用SVM分类器对眼动信号进行分类。实验室环境下,对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别,CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3%,与其他几种眼动识别方法相比较,其平均正确率分别提升了9.4%、5.9%、1.0%。实验结果表明,CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能,具有高的分类精度和鲁棒性。
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