基于稀疏约束非负矩阵分解的人脸特征提取算法

• 作者: 杨全海
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 特征提取 稀疏度 局部特征
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 117-120
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4084字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.03.029

摘要

非负矩阵分解(NMF)是最近流行的一种提取数据局部特征的算法,虽该算法已成功用于多种领域,但其并不能总是最好地表示局部特征.针对上述问题,文中在非负矩阵分解的同时加入稀疏的限制,并通过限制稀疏度从而提高局部特征的提取效果.通过在人脸图片上的实验可明显看出,加入稀疏限制的非负矩阵分解能更清楚地提取出所需的局部特征,以便于后续针对特征进行的各种工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨全海	陕西职业技术学院计算机科学系	9	28	3.0	5.0