基于非负矩阵分解算法的人脸识别方法

• 作者: 彭梦冉
• 来源期刊: 长春工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 非负矩阵分解 最速下降法 稀疏约束
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术及应用
• 页码范围: 104-108
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 2977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8984.2019.03.024

摘要

人脸识别是利用计算机提取人脸的相关特征,并由此辨别人物身份的一种应用技术,人脸图像的特征提取是人脸识别过程中最关键的技术之一,局部特征提取方法是人脸特征提取方法中比较常用的一种方法,而非负矩阵分解算法是一类应用较为广泛的局部特征提取方法.以人脸识别中的特征提取作为研究对象,在已有的非负矩阵分解算法理论的基础上,将矩阵变换理论、最速下降法和稀疏性理论结合,分别提出了基于矩阵变换的非负矩阵分解算法和基于最速下降法的非负矩阵分解算法,将改进的算法应用到人脸识别中,并讨论改进的算法与传统非负矩阵分解算法在人脸识别中的不同效果.结果表明,提出的算法相对于传统的NM F算法具有运行时间快、误差小的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭梦冉	安徽工商职业学院信息工程学院	2	2	1.0	1.0