基于RBF核非负矩阵分解的人脸识别算法研究

发布时间：2022-01-06 15:03

　　人脸识别技术已经日趋成熟,其产品也被广泛应用于政府、军队、银行、教育、企业等领域.众所周知人脸识别具有非强制性、自然性、并发性等优点.然而人脸图像数据不仅模式维数高,人脸还存在相似性和易变性（光照条件、年龄以及人脸遮挡）等缺点,这给计算机进行高效、成功地识别人脸带来了巨大困难.如何快速的进行特征提取,提高识别性能已成为广大研究者们关注的焦点.在众多特征提取和降维方法中,非负矩阵分解（NMF）是一种在非负限制下对图像数据矩阵进行底秩分解,并能够提取人脸图像非负特征的线性方法,特别地它可以有效提取人脸图像的局部特征.然而人脸图像数据在特征空间中的分布非常复杂,常呈非线性分布.线性的NMF方法面对人脸识别非线性问题其识别性能会降低.而核方法是一种处理人脸识别非线性问题有效方法.因此,针对人脸识别非线性问题,本学位论文将核方法与NMF算法结合,提出了两种新的基于径向基核函数（RBF）的非负矩阵分解算法,并在人脸数据库中进行实验,取得良好的识别性能.本学位论文分为四章.第一章主要介绍了人脸识别相关算法和非负矩阵分解的研究背景;第二章和第三章为本学位论文的主要成果;第四章是本论文的总结与展望.基于... 

【文章来源】：深圳大学广东省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

FERET数据库上一个人的人脸图像

FERET数据库上的实验结果

FERET数据库上CMC曲线图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3572672