基于改进的NMF人脸识别算法研究

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.

关键词：非负矩阵分解、超图、流形学习、人脸识别

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61303168

在线出版日期：2016-08-02（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：428-432