基于非负矩阵分解新的人脸识别方法

被引：10

作者：

李勇智 ^{[1
]}

杨静宇 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京林业大学信息科学技术学院

[2] 南京理工大学计算机系

来源：

系统仿真学报 | 2008年 / 01期

关键词：

非负矩阵分解; 正交投影轴; 统计不相关性; 特征提取; 人脸识别;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2008.01.045

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。

引用

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