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【24h】

Color Face Recognition Based on Revised NMF Algorithm

机译：基于修订NMF算法的彩色人脸识别

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Color face image is composed of color information of different channels. Color image provides more information for face recognition task compared with grey scale image. A novel approach coined block diagonal non-negative matrix factorization (BDNMF) is proposed for color face representation and recognition. The approach employs block diagonal matrix to encode color information of different channels. Block diagonal constraint is imposed on the non-negative matrix factorization algorithm to factorize matrices of different channels simultaneously. And block diagonal non-negative matrix factorization algorithm is exploited to extract facial features. Nearest neighborhood classifier is adopted to identify color face samples. Experimental results on CVL and CMU PIE color face databases verify the effectiveness of the proposed approach.
机译：彩色面图像由不同通道的颜色信息组成。与灰度图像相比，彩色图像为面部识别任务提供更多信息。提出了一种新的方法被创建的块对角线非负矩阵分解（BDNMF），用于彩色面部表示和识别。该方法采用块对角线矩阵来对不同信道的颜色信息进行编码。块对角线约束施加对非负矩阵分解算法同时对不同信道的矩阵进行分解。和块对角线非负矩阵分解算法被利用以提取面部特征。采用最近的邻域分类器来识别彩色面部样本。 CVL和CMU饼彩色面部数据库的实验结果验证了所提出的方法的有效性。

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