【摘要】：為了提高人臉識(shí)別正確率,提出基于改進(jìn)非負(fù)矩陣分解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別算法。首先利用改進(jìn)的非負(fù)矩陣分解對(duì)人臉圖像進(jìn)行特征提取,提高非負(fù)矩陣分解速度。接著將提取出的特征信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)入口進(jìn)行特征訓(xùn)練,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中,容易出現(xiàn)局部最小值且收斂速度慢等問題,為此采用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化處理,獲得最終的人臉識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:利用改進(jìn)的非負(fù)矩陣分解方法能夠降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類訓(xùn)練負(fù)荷量和運(yùn)算量,提高人臉識(shí)別識(shí)別率。通過和各種方法比較可知,本方法的人臉識(shí)別率都較高。本方法人臉特征分解速度快,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前期精度和收斂速度,使得人臉識(shí)別正確率高。當(dāng)特征向量個(gè)數(shù)達(dá)到40以上時(shí),人臉識(shí)別正確率保持95%以上。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of face recognition, a neural network face recognition algorithm based on improved nonnegative matrix decomposition is proposed. Firstly, the improved non-negative matrix decomposition is used to extract the features of the face image to improve the speed of the non-negative matrix decomposition. Then the extracted feature information is used as the learning entrance of neural network for feature training. Because of the problem of local minimum and slow convergence rate in the learning process of neural network, The improved genetic algorithm is used to optimize the neural network and the final face recognition results are obtained. The experimental results show that the improved nonnegative matrix decomposition method can reduce the training load and operation load of the neural network classification and improve the face recognition rate. Compared with other methods, the face recognition rate of this method is higher. The method improves the accuracy and convergence speed of neural network training and makes the face recognition accuracy high. When the number of feature vectors reaches more than 40, the correct rate of face recognition is over 95%.
【作者單位】： 長春信息技術(shù)職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)系;長春理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(No.20130303011GX,No.20140204050GX)~~
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

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6 蔣霈霖;;KL散度下的非負(fù)矩陣分解[A];中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)中南六�。▍^(qū)）2010年第28屆年會(huì)·論文集[C];2010年

7 楊寶;朱啟兵;黃敏;;基于非負(fù)矩陣分解一稀疏表示分類的玻璃缺陷圖像識(shí)別[A];第24屆中國控制與決策會(huì)議論文集[C];2012年

8 錢樂樂;高雋;徐小紅;;非負(fù)性約束的圖像稀疏編碼[A];第七屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

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10 鄭能恒;蔡毅;李霞;Tan Lee;;基于非負(fù)矩陣分解和向量相似測(cè)度的語音與音樂分離算法[A];第十一屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2011年

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7 楊洪禮;非負(fù)矩陣與張量分解及其應(yīng)用[D];山東科技大學(xué);2011年

8 史加榮;多尺度張量逼近及應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2012年

9 方蔚濤;人臉識(shí)別特征抽取算法的研究[D];重慶大學(xué);2012年

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6 崔艷榮;基于非負(fù)矩陣分解的高光譜遙感數(shù)據(jù)融合方法分析及應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2014年

7 賴淑珍;非負(fù)矩陣分解若干算法研究與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2014年

8 趙龍;基于多流形正則化非負(fù)矩陣分解的多視圖聚類[D];大連理工大學(xué);2015年

9 黃震;基于多視角非負(fù)矩陣分解的同名區(qū)分算法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

10 邵強(qiáng);改進(jìn)的非負(fù)矩陣分解算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：2379244