一种改进NMF算法及其在人脸识别中的应用

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.

关键词：人脸识别、子空间、非负矩阵分解、线性判别分析

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：121-125