非负矩阵分解算法用于人脸识别研究综述

作者：杨彩凤; 刘涛^*

来源：安庆师范大学学报(自然科学版), 2020, 26(03): 62-95.

DOI：10.13757/j.cnki.cn34-1328/n.2020.03.013

• 非负矩阵分解
• 生物特征识别
• 人脸识别
• 局部特征

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。

• 单位
  安徽工程大学