增量式非负矩阵分解在人脸识别算法中的应用研究

“基于增量式非负矩阵分解的人脸识别算法研究.pdf” 这篇博士学位论文由蔡竞撰写，由王万良教授和郑建炜副教授指导，属于控制科学与工程专业，于2019年1月在浙江工业大学计算机科学与技术学院提交。论文的主题聚焦于增量式非负矩阵分解在人脸识别领域的应用，旨在探索更有效的识别算法。 非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）是一种常用的机器学习方法，尤其在数据挖掘、图像处理和模式识别等领域有广泛应用。它通过将非负的输入矩阵分解为两个非负的低秩矩阵，从而提取出数据的隐含特征。在人脸识别中，NMF可以用于提取人脸图像的特征向量，这些特征向量可以用来区分不同个体的脸部特征。 增量式学习是一种适应数据流和在线学习的策略，它可以逐步更新模型以应对新来的数据，而无需重新训练整个模型。在人脸识别中，增量式非负矩阵分解能够处理连续到来的人脸图像，动态地更新识别模型，提高了算法的实时性和效率，同时降低了存储和计算成本。 论文中，作者可能探讨了以下关键点： 1. **增量式学习机制**：如何设计一个有效的增量式学习框架，使NMF能适应动态变化的人脸数据集，同时保持识别性能。 2. **特征选择和表示**：研究如何利用NMF提取的人脸特征，以及如何选择和组合这些特征以提高识别准确性。 3. **鲁棒性分析**：面对光照变化、表情变化、遮挡等因素，论文可能会讨论算法的鲁棒性问题，并提出解决方案。 4. **性能评估**：通过实验比较增量式NMF与其他非增量方法在人脸识别任务上的表现，可能包括不同数据集上的准确率、召回率和F1分数。 5. **实际应用**：探讨这种算法在实际场景中的应用，如安全监控、身份验证等，以及面临的挑战和潜在的改进方向。 6. **原创性和版权声明**：论文作者承诺提交的工作是独立完成的，不包含任何抄袭或重复发表的内容，同时也授权学校使用和传播论文。 这篇论文深入研究了增量式非负矩阵分解在人脸识别中的应用，对理解如何利用这种技术来优化人脸识别系统具有重要价值。通过这种方法，可以实现更高效、更灵活的人脸识别系统，以适应不断变化的环境和数据流。