非负矩阵分解算法用于人脸识别研究综述

• 作者: 刘涛 杨彩凤
• 来源期刊: 安庆师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 生物特征识别 人脸识别 局部特征
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 62-69,95
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13757/j.cnki.cn34-1328/n.2020.03.013

摘要

现在信息安全问题受到广泛关注,人脸识别的发展有效保护了个人的信息安全,同时,人脸识别也在企业、公安、刑侦等方面得到广泛运用.人脸识别作为生物特征识别领域的主要研究领域之一,具有高广泛性、高采集性、高接受性等优点.非负矩阵分解(NMF)算法是一种子空间分析方法,它具有非负约束,能够提取人脸图片的特征,适合人脸识别应用,识别的准确率高.阐述基于NMF算法的基本人脸识别流程,对NMF的改进算法进行系统的分类,分析优缺点,并作出对比和评价.重点描述各种算法的基本思想与原理,总结归纳算法的目标函数与迭代规则.最后,在对已有改进算法的对比分析基础之上,提出基于NMF算法的人脸识别所面临的难点,展望其发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘涛	安徽工程大学计算机与信息学院	100	327	10.0	13.0
2	杨彩凤	安徽工程大学计算机与信息学院	3	0	0.0	0.0