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主成分分析(PCA)是人脸超分辨率中常用的人脸图像表达方法,但是PCA方法的特征是整体的且难以语义解释.为了使表达的结果更好地用于合成超分辨率人脸图像,提出一种非负特征基约束的人脸超分辨率算法.该算法利用非负矩阵分解(NMF)获取样本人脸图像的非负特征基,结合最大后验概率的方法,对目标图像进行马尔可夫随机场正则约束,最速下降法优化得到高分辨率人脸图像的非负特征基系数.实验结果表明,在主客观质量上,非负特征基约束的人脸超分辨率算法的性能胜过基于PCA的算法.