基于(2D)2NMF及其改进算法的人脸识别

被引:6
作者
高宏娟
潘晨
机构
[1] 宁夏大学数学计算机学院
关键词
人脸识别; 非负矩阵分解; 二维非负矩阵分解; 对角化; 正交化;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
非负矩阵分解(NMF)是基于部分的特征提取方法,能够克服局部遮挡和光照问题,在图像识别任务中效果较好。然而传统算法中,NMF提取的特征是非正交的,且二维图像常被向量化处理,不仅丢失一些结构信息,还导致了数据的高维,不利于提高识别精度和速度。利用图像矩阵取代传统的图像向量表示,提出新的(2D)2NMF方法提取二维图像特征,并通过特征正交化和图像变形等措施,改善了算法性能。人脸识别实验表明,上述措施能够有效提高识别的精度和速度。
引用
收藏
页码:1660 / 1662+1666 +1666
页数:4
相关论文
共 2 条
[1]  
Learning the parts of objects by non-nega-tive matrix factorization. LEE D D,SEUNG HS. Nature . 1999
[2]  
Diagonal principal compo-nent analysis for face recognition. ZHANG D Q,ZHOUZ H,CHEN S C. Pattern Recognition . 2006