基于矩阵分解的主成分分析算法的人脸识别技术

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因为人脸图像的特殊性,人脸识别也是模式识别中难度最高的课题之一,此技术要达到完成成熟尚有较大的改进空间。本文通过用矩阵分解MF(matrix factorization)的思想来优化人脸识别的经典算法-主成分分析算法PCA(Princi Ple Com Ponent Analysis),有机地把矩阵分解与降维方法结合在一起,为其他降维方法如LDA提供新的视角。
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