發(fā)布時間：2022-01-06 15:03

　　人臉識別技術(shù)已經(jīng)日趨成熟,其產(chǎn)品也被廣泛應(yīng)用于政府、軍隊、銀行、教育、企業(yè)等領(lǐng)域.眾所周知人臉識別具有非強制性、自然性、并發(fā)性等優(yōu)點.然而人臉圖像數(shù)據(jù)不僅模式維數(shù)高,人臉還存在相似性和易變性（光照條件、年齡以及人臉遮擋）等缺點,這給計算機進行高效、成功地識別人臉帶來了巨大困難.如何快速的進行特征提取,提高識別性能已成為廣大研究者們關(guān)注的焦點.在眾多特征提取和降維方法中,非負矩陣分解（NMF）是一種在非負限制下對圖像數(shù)據(jù)矩陣進行底秩分解,并能夠提取人臉圖像非負特征的線性方法,特別地它可以有效提取人臉圖像的局部特征.然而人臉圖像數(shù)據(jù)在特征空間中的分布非常復(fù)雜,常呈非線性分布.線性的NMF方法面對人臉識別非線性問題其識別性能會降低.而核方法是一種處理人臉識別非線性問題有效方法.因此,針對人臉識別非線性問題,本學(xué)位論文將核方法與NMF算法結(jié)合,提出了兩種新的基于徑向基核函數(shù)（RBF）的非負矩陣分解算法,并在人臉數(shù)據(jù)庫中進行實驗,取得良好的識別性能.本學(xué)位論文分為四章.第一章主要介紹了人臉識別相關(guān)算法和非負矩陣分解的研究背景;第二章和第三章為本學(xué)位論文的主要成果;第四章是本論文的總結(jié)與展望.基于... 

【文章來源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

FERET數(shù)據(jù)庫上一個人的人臉圖像

FERET數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果

FERET數(shù)據(jù)庫上CMC曲線圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于多核學(xué)習(xí)的投影非負矩陣分解算法[J]. 李謙,景麗萍,于劍.  計算機科學(xué). 2014(02)
[3]基于稀疏卷積非負矩陣分解的語音轉(zhuǎn)換方法研究[J]. 馬振,張雄偉,楊吉斌,徐玉龍.  軍事通信技術(shù). 2013(02)
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[5]SENSC:一個穩(wěn)定高效的非負稀疏編碼算法[J]. 李樂,章毓晉.  自動化學(xué)報. 2009(10)
[6]基于雙線性型的非負矩陣集分解[J]. 李樂,章毓晉.  計算機學(xué)報. 2009(08)
[7]非負矩陣集分解[J]. 李樂,章毓晉.  電子與信息學(xué)報. 2009(02)
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本文編號：3572672