基于混沌序列的SVM参数选择及其在笔迹鉴别中的应用
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第２７卷第８期 计算机应用
Ｖ０１．２７ Ｎｏ．８
２００７年８月
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
Ａｕｇ．２００７
文章编号：１００１—９０８１（２００７）０８—１９６１—０３
基于混沌序列的ＳＶＭ参数选择及其在笔迹鉴别中的应用
张慧档，贺昱曜
（西北工业大学航海学院，西安７１００７２）
（ｈｕｉｄａｎｇ＠ｈａｕｔ．ｅｄｕ．ＣＢ）
摘要：基于ＲＢＦ核的支持向量机（ＳＶＭ）模型选择取决于两个参数，即惩罚因子和核参数，为了
寻找ＳＶＭ参数的最优组合，利于笔迹鉴别图像的自动识别，提出了基于混沌序列的参数搜索算法以
实现ＳＶＭ模型参数的自动选择。从与网格法和双线性法进行的比较实验可以看出，基于混沌序列的 ＳＶＭ参数选取更简单，更易于实现，并使ＳＶＭ具有更好的推广能力。在１０人笔迹灰度图像库上分类 识别实验结果表明，该方法不但可以提高分类识别率，而且显著减少了训练ＳＶＭ的个数。
关键词：支持向量机；混沌序列；参数选取；笔迹鉴别 中图分类号：ＴＰ１８；ＴＰ３９１．４１ 文献标志码：Ａ
Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ＳＶＭ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｕｓｉｎｇ ｃｈａｏｔｉｃ ｓｅｒｉｅｓ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｈａｎｄｗｒｉｔｉｎｇ ｖｅｒｉｉｆ
ｃａｔｉｏｎ ＺＨＡＮＧ Ｈｕｉ．ｄａｎｇ，ＨＥ Ｙｕ．ｙａｏ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＭａｒｉｎｅ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ＇ａｎ Ｓｈａａｎｘｉ ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｆｉｎｄ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｏｆ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｔｈａｔ ｉｓ ｐｅｎａｌｔｙ
ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｎｕｃｌｅａｒ ｆａｃｔｏｒ，ａｎｄ ｈｅｌｐ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｈａｎｄｗｒｉｔｉｎｇ ｉｍａｇｅ，ａ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｈａｏｔｉｃ ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ＳＶＭ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ
ｄ ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｔｗｏ－ｌｉｎｅ ｓｅａｒｃｈ，
ｈｔｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｍｕｃｈ ｓｉｍｐｌｅｒ ａｎｄ ｅａｓｉｅｒ ｔｏ ｂｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｍａｋｅｓ ＳＶＭ ｈａｓ ｂｅ￣ｅｒ ｏｕｔｒｅａｃｈ ｃａｐａｃｉｙｔ、
Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｏｎ １０ ｐｅｏｐｌｅ ｈａｎｄｗｒｉｔｉｎｇ ｇｒａｙ—ｓｃａｌｅ ｉｍａｇｅｓ ｐｒｏｖｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｈｉｇｈｅｒ ｃｌｓａｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ａｎｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａ
