人臉識(shí)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(duì)、銀行、教育、企業(yè)等領(lǐng)域.眾所周知人臉識(shí)別具有非強(qiáng)制性、自然性、并發(fā)性等優(yōu)點(diǎn).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(diǎn),這給計(jì)算機(jī)進(jìn)行高效、成功地識(shí)別人臉帶來(lái)了巨大困難.如何快速的進(jìn)行特征提取,提高識(shí)別性能已成為廣大研究者們關(guān)注的焦點(diǎn).在眾多特征提取和降維方法中,非負(fù)矩陣分解（NMF）是一種在非負(fù)限制下對(duì)圖像數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行底秩分解,并能夠提取人臉圖像非負(fù)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(duì)人臉識(shí)別非線性問(wèn)題其識(shí)別性能會(huì)降低.而核方法是一種處理人臉識(shí)別非線性問(wèn)題有效方法.因此,針對(duì)人臉識(shí)別非線性問(wèn)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(fù)矩陣分解算法,并在人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn),取得良好的識(shí)別性能.本學(xué)位論文分為四章.第一章主要介紹了人臉識(shí)別相關(guān)算法和非負(fù)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(lái)源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

FERET數(shù)據(jù)庫(kù)上一個(gè)人的人臉圖像

FERET數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

FERET數(shù)據(jù)庫(kù)上CMC曲線圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]貝葉斯非負(fù)矩陣分解語(yǔ)音增強(qiáng)的優(yōu)化算法[J]. 胡永剛,張雄偉,鄒霞,張立偉,鄭云飛.  解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)
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[5]SENSC:一個(gè)穩(wěn)定高效的非負(fù)稀疏編碼算法[J]. 李樂(lè),章毓晉.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2009(10)
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