matlab实现nmf算法人脸识别

基于matlab实现nmf算法的人脸识别涉及到以下几个步骤：

第一步，收集人脸图像库。收集具有代表性的人脸图像，建立人脸库，以备后续人脸识别时的对比。

第二步，将人脸图像转化为特征矩阵。用matlab中的图像处理工具将人脸图像转化为灰度图像，通过对图像进行直方图均衡化、归一化等基本处理来降低噪声。然后再将图像灰度矩阵转换成特征矩阵。

第三步，读入nmf算法。通过matlab中各种函数将nmf算法读入，对输入的特征矩阵进行矩阵分解，将原始数据转换为低维度的特征向量，进而实现人脸图像的降维和特征提取。

第四步，选取分类器。根据需要选择合适的分类器，可以是朴素贝叶斯，SVM等等。

第五步，训练与识别。通过训练样本对选取的分类器进行训练，得到分类器的模型参数。对于新的人脸图像，通过之前的特征提取和分类器模型，即可进行人脸识别，判定其属于哪个人脸库中的人脸。

通过以上步骤，基于matlab实现nmf算法的人脸识别系统已经建立。当新的人脸图像进入系统时，系统会自动进行特征提取和分类，从而实现人脸识别的功能。当然，在实际应用中，系统性能和准确率还需要根据具体情况进一步优化。

相关问题

pca与nmf人脸识别对比

PCA与NMF都是一些常见的数据降维方法，可以用于人脸识别。PCA（主成分分析）是一种线性降维方法，它通过将数据集投影到协方差矩阵的最大特征值上来抽取最有代表性的特征，从而减少数据的冗余并提高运算效率。NMF（非负矩阵分解）则是一种非线性降维方法，它采用非负数的矩阵因式分解，将数据矩阵近似分解为两个非负子矩阵，从而消除负值的干扰因素，并得到更加清晰的数据特征。

在人脸识别中，PCA和NMF的应用效果不尽相同。PCA因为线性关系的原因，可能会受到干扰因素的影响，从而导致不能对人脸图片进行准确的识别。而NMF相比PCA，因为其非线性关系，能够更好地处理非负性数据并发掘它们之间的潜在的非线性关系。这种特性有望将NMF应用到像人脸识别这种非线性相关的领域中。此外，NMF还有一个优点是输出结果直接为非负数矩阵，易于解释和理解。

总的来说，PCA和NMF两种方法在人脸识别领域都有各自的优点和缺点，可以根据实际应用场景和需求来选择合适的方法。但是，随着NMF的发展，它在人脸识别中的应用前景越来越广阔，尤其是在提取人脸特征以及识别非线性变化的情况下表现出色。

IS散度的NMF算法matlab代码

以下是IS散度的NMF算法的MATLAB代码：

function [W,H] = nmf_isdiv(X,k,max_iter)
% NMF using IS divergence
% X: input matrix
% k: number of basis vectors
% max_iter: maximum number of iterations
% W: basis matrix
% H: coefficient matrix

% initialize W and H with random values
[n,m] = size(X);
W = rand(n,k);
H = rand(k,m);

% set small value for avoiding division by zero
eps = 1e-16;

% iterate until convergence or max_iter
for iter = 1:max_iter
    % update H
    for j = 1:m
        H(:,j) = H(:,j) .* (W' * (X(:,j) ./ (W * H(:,j) + eps))) ./ sum(W,1)';
    end
    
    % update W
    for i = 1:n
        W(i,:) = W(i,:) .* ((X(i,:) ./ (W(i,:) * H + eps)) * H') ./ sum(H,2)';
    end
    
    % calculate IS divergence
    div = sum(sum(X .* log(X./(W*H+eps)) - X + W*H));
    
    % check for convergence
    if iter > 1 && abs(div-prev_div) < 1e-6
        break
    end
    prev_div = div;
end

end

使用方法：

假设X为输入矩阵，k为基向量的数量，max_iter为最大迭代次数。调用函数nmf_isdiv(X,k,max_iter)即可进行IS散度的NMF算法计算，返回值为W和H矩阵。