【摘 要】
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本文对基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法进行了研究。文章依据混沌的遍历性特性，提出了一种基于混沌理论来选取人脸特征的优化算法，混混沌运动所具有的内在的随机性、遍
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本文对基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法进行了研究。文章依据混沌的遍历性特性，提出了一种基于混沌理论来选取人脸特征的优化算法，混混沌运动所具有的内在的随机性、遍历性、“规律”等特点，使混沌搜索能在一定范围内按其自身的“规律”不重复地遍历每一个状态，因此比随机优化方法更容易跳出“谷”、“沟”、“槽”等局部极值点。文章针对训练样本较少情况下的人脸识别问题，选用了支持向量机的识别方法，即由有限的训练集样本得到小的误差仍然能够保证对独立的测试集保持小的误差。研究表明，使用混沌优化算法优化了高斯核支持向量机的参数，优化后其识别能力较经验定参方法有明显提高，且好于传统的识别方法。
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