用于人脸识别的智能算法

资 源 简 介

用于人脸识别的智能算法

详 情 说 明

人脸识别是目前计算机视觉领域的一个重要研究方向，而基于非负矩阵分解（NMF）和局部非负矩阵分解（LNMF）的算法在特征提取方面表现出色。NMF通过将数据矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，能够有效提取数据的局部特征，特别适合处理图像数据。LNMF则在NMF基础上增加了局部性约束，能够获得更加稀疏和局部化的特征表示。这些算法在MATLAB中实现时，可以利用其强大的矩阵运算能力，通过构建目标函数和优化迭代过程来完成分解。相比传统的主成分分析（PCA）方法，NMF类算法对光照、姿态等变化具有更好的鲁棒性，因而在人脸识别任务中表现出更好的性能。