學位論文

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Subject: search.filters.subject.支持向量機

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    遠端操控自動駕駛車輛系統中支援向量機之研究
    (2023) 高御圻; Kao, Yu-Chi
    遠端駕駛是一種嚴重依賴遠程操作員與車輛自動駕駛系統 之間可靠通信鏈來運作的系統。雖然變道和加速/減速等細節的操作（低級動作）由 ADS 執行，但路線規劃（高級指令）是通過使用從沿路的攝像頭或傳感器收集的信息來遠程完成的。在論文中，討論了支持向量機的理論，它在中有著核心的作用。作為一種基於機器學習的技術， 必須經過訓練才能用於執行分類任務。因此，我們將說明如何在中找到優化的支持超平面的推導，包括如何使用序列最小優化。
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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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    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。
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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。