學位論文

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End date: 2009Subject: search.filters.subject.支持向量機

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    利用短時傅立葉轉換及支持向量機對心音訊號做自動分析
    (2009) 魏志兆; Chih-Chao Wei
    心臟疾病已成為國人第二大死因，大多數心臟疾病是由心瓣膜的不正常所造成。人的耳朵可經由電子聽診器聽取心音探查心臟疾病的類型，但解釋心音是一個非常特殊的技巧，必須要接受嚴格的訓練才能做正確的心音聽診。由於這個原因，自動心音分析的電腦系統將對醫務人員會有很大的幫助。本文提出了一種完整的心音分析系統涵蓋從分割心臟週期到最後確定心臟疾病的類型。心臟週期的分割與識別是根據短時傅立葉變換(STFT)和支持向量機(SVM)。實驗過程中，心音資料來源是來至德州心臟學會公開的心音資料，並非常有希望達到不錯的辨識率。
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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。