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摘要:
为了提高非负矩阵分解(NMF)算法对光照、姿态等外部因素的鲁棒性,本文对传统的NMF进行改进,提出了一种改进的NMF方法.首先对NMF基图像进行判别分析,然后选择主要反应类内差异的基图像来构造子空间,最后在子空间上进行识别.通过Havard人脸库和Umist人脸库上的实验,结果表明,该方法能够对光照和姿态的变化具有一定的鲁棒性和较高的识别率,比传统的NMF方法和PCA等子空间分析法识别率提高了20%以上.
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文献信息
篇名 一种改进NMF算法及其在人脸识别中的应用
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 人脸识别 子空间 非负矩阵分解 线性判别分析
年,卷(期) 2007,(8) 所属期刊栏目 模式识别
研究方向 页码范围 121-125
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 3049字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.08.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨瑞霞 河北工业大学信息工程学院 180 759 13.0 18.0
2 杨帆 河北工业大学信息工程学院 84 332 9.0 14.0
3 张志伟 河北工业大学信息工程学院 29 219 8.0 14.0
4 夏克文 河北工业大学信息工程学院 82 512 14.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
子空间
非负矩阵分解
线性判别分析
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
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