[1]高宏娟 潘晨.基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进[J].计算机技术与发展,2007,(11):63-66.
　GAO Hong-juan,PAN Chen.Improved Face Recognition Algorithm Based on Non- Negative Matrix Factorization[J].,2007,(11):63-66.
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基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年11期
页码:
63-66
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Improved Face Recognition Algorithm Based on Non- Negative Matrix Factorization
文章编号:
1673-629X（2007）11-0063-04
作者:
高宏娟 潘晨
宁夏大学
Author(s):
GAO Hong-juan;  PAN Chen
Ningxia University
关键词:
非负矩阵分解; 人脸识别; 对角非负矩阵分解; 基矩阵
Keywords:
non-negative matrix factorization;  face recognition;  diagonal- non-negative matrix factorization;  base matrix
分类号:
TP391.41
文献标志码:
A
摘要:
非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法，已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法（2DNMF）和对角非负矩阵分解方法（DiaNMF），并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明，以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率
Abstract:
Non- negative matrix factorization（NMF）is a method of parts- based feature extraction, it has been already applied to face recognition successfully. It is an important issue to research the improved method in face recognition field. In this paper,2 - D non - nega- tive matrix factorization and diagonal non- negative matrix factorization are adopted, and use orthogonal base matrix to make experiment. The experimental result shows that, compared with developed face recognition based on non- negative matrix factorization, the improved algorithm can increase accurate ratio of face recognition

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金资助项目（60663003）;宁夏自然科学基金资助项目（NZ0610）高宏娟（1980-），女，宁夏人，硕士研究生，助教，研究方向为图形图像与多媒体技术；潘晨，教授，研究方向为图形图像与模式识别
更新日期/Last Update: 1900-01-01