基于NMF改进算法的人脸识别仿真研究

研究人脸识别性能问题,由于要求图像识别处理精度高,速度快,传统的非负矩阵分解方法,在NMF矩阵的构建过程中,图像向量化会导致图像结构信息丢失,会对分类识别造成负面影响,使识别精度不是很理想。图像向量的高维数据使得NMF分解速度慢,从而影响识别速度。为了提高人脸识别性能,提出了(2D)2NMF方法,将混合正交基策略用于2DNMF和(2D)2NMF方法中,并且采用了线性SVM加权手段对2DNMF方法(、2D)2NMF方法分解得到的特征进行再一次选择。用ORL人脸库进行测试,结果表明,改进方法和策略有着更高的识别精度和更快的识别速度,为实际应用提供了依据。