一种基于联合CSVD-2DNMF的人脸识别算法

类估计基空间奇异值分解算法(CSVD)克服了奇异值分解(SVD)造成的重构图像基空间不一致的本质缺陷,但在一定程度上削弱了图像的类别特征。二维非负矩阵分解算法(2DNMF)能在一定程度上避免NMF识别算法中因图像向量化而造成的结构信息丢失、内存花销大等不足,但是随着训练样本数量的增多,迭代速度慢、训练时间长等缺陷也将凸显。根据CSVD与2DNMF的优缺点,提出了人脸识别的联合CSVD-2DNMF算法,进而运用提出的算法在Matlab平台上对ORL人脸数据库中的人脸图像进行了识别实验。实验结果表明该算法能有效的缩短训练时间和提高识别率。