摘要：提出基于灰度共生矩阵（GLCM）和混沌遗传优化算法（CGA）的人脸表情识别方法（FER）。为了消除遗传算法中个体在解空间内分布的不均匀性,利用混沌的随机性、遍历性和规律性,将混沌引入到遗传算法中,由此得到了混沌遗传优化算法（CGA）;通过灰度共生矩阵提取出的特征和改进后的混沌遗传优化算法,将人脸表情识别的寻找感兴趣区域（ROI）和特征提取结合成一步;最后利用支持向量机（SVM）进行图像分类。理论和实验证明,该方法实现简单且切实可行。

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