基于改进的NMF人脸识别算法研究

• 作者: 唐延东 李冰锋 韩志
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 超图 流形学习 人脸识别
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 428-432
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3643字
• 语种: 中文

摘要

研究人脸识别是为了提高身份识别的明确性,具有直接、友好、方便等优点.但传统的基于PCA的人脸识别算法易受光照、表情、姿态等因素的干扰,从而导致其识别率的下降;鉴于此,提出了改进的NMF(非负矩阵分解)人脸图像识别算法.通过在NMF算法嵌入基于多超图的流形学习算法,可以在人脸图像的降维过程中最优地保持各图像间的流形信息,从而实现人脸识别算法对光照、表情、姿态等因素的鲁棒性.另外,为降低运算成本,提出了在测试阶段采用增量式的迭代求解算法.在人脸数据库ORL、YALE上进行试验的结果表明,文中提出的算法具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐延东	中国科学院沈阳自动化研究所	32	327	12.0	16.0
2	李冰锋	中国科学院沈阳自动化研究所	3	19	2.0	3.0
11	韩志	中国科学院沈阳自动化研究所	5	29	3.0	5.0