非负矩阵分解算法用于人脸识别研究综述

杨彩凤; 刘涛

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非负矩阵分解算法用于人脸识别研究综述

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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.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》 |2020年第3期|62-6995|共9页
作者
杨彩凤; 刘涛;
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作者单位

安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000;

安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
非负矩阵分解; 生物特征识别; 人脸识别; 局部特征;

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