论文部分内容阅读
非负矩阵分解(NMF)是基于部分的特征提取方法,能够克服局部遮挡和光照问题,在图像识别任务中效果较好。然而传统算法中,NMF提取的特征是非正交的,且二维图像常被向量化处理,不仅丢失一些结构信息,还导致了数据的高维,不利于提高识别精度和速度。利用图像矩阵取代传统的图像向量表示,提出新的(2D)2NMF方法提取二维图像特征,并通过特征正交化和图像变形等措施,改善了算法性能。人脸识别实验表明,上述措施能够有效提高识别的精度和速度。