【摘 要】
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采用基于统计学习理论的支持向量机(SVM,support vector machine)方法对人眼注视与否进行探知.根据结构风险最小化(SRM,structural risk minimization)准则,在最小化已知样本
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采用基于统计学习理论的支持向量机(SVM,support vector machine)方法对人眼注视与否进行探知.根据结构风险最小化(SRM,structural risk minimization)准则,在最小化已知样本点误差的同时,尽量缩小模型预测误差的上界,改善了模型的泛化能力.实验结果显示,在训练样本数有限的情况下,学习后模型对测试样本的正确识别率达到100%,比此前采用其它方法所获得的识别结果识别率更高,训练及识别过程速度更快,基本上能够满足实时性要求,也更接近人类视觉对注视与否的探知的特点.
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