【摘 要】
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人脸识别在刷脸支付、电子身份证等领域具有广泛应用,但光照、遮挡、表情、姿态等使得人脸识别准确率较低。传统非负矩阵分解算法的收敛速度慢、稳定性较差,应用于人脸识别中存在许多问题。基于此,采用最速下降法在非负矩阵分解时添加上稀疏约束条件,得到改进后的非负矩阵分解算法。识别结果表明,该算法对人脸识别率的准确率和效率大大提升,显示其在智能识别中具有一定的应用前景。
【机 构】
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桐城师范高等专科学校,安徽 桐城231400;上海电力大学,上海200333
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人脸识别在刷脸支付、电子身份证等领域具有广泛应用,但光照、遮挡、表情、姿态等使得人脸识别准确率较低。传统非负矩阵分解算法的收敛速度慢、稳定性较差,应用于人脸识别中存在许多问题。基于此,采用最速下降法在非负矩阵分解时添加上稀疏约束条件,得到改进后的非负矩阵分解算法。识别结果表明,该算法对人脸识别率的准确率和效率大大提升,显示其在智能识别中具有一定的应用前景。
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