基于共轭梯度的2dnmf算法研究

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1、‘．乂分类号密级：０５码１１１ＵＤＣ单位代：？乂是緣事乂掌全日制学术型硕±研究生学位论文基于共辆梯度的２ＤＮＭＦ算法研究刘亮指导教师张运杰申请学位类别理学硕±学科（专业）名称学位授予单位大连海事大学２０１６年３月分类号密级ＵＤＣ单位代码１０１５１大连海事大学硕女学位论文基于共親梯度的２ＤＮＭＦ算法研究刘亮指导教师张运杰职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别理学硕±学科（专业）数学论文完成日期

2、２０１５年１０月答辩日期２０１６年３月答辩委员会主席ＡｌｏｒｉｔｈｍＲｅｓｅａｒｃｈｏｆ２ＤＮＭＦＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｕａｔｅＧｒａｄｉｅｎｔｇｊｇＡ化ｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄ化Ｄ她ａｎＭａｒｉ村ｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＩ田ａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｐｑＭａｓｔｅｒｏｆＭａ化ｅｍａｔｉｃｓｂｙＬｉｕＬｉａｎｇＭａ化（ｅｍａｔｉｃｓ）ＴｈｅｓｉｓＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＺ

3、ｈａｎｇＹｕｎｉｅｐｊＭａｒ２０１６大连海事大学学位论文原创牲声明和使用授权说明原创性声明：独立进行研究工作所取得的成果本人郑重齊明本论文是在导师的指导下，，＂＂撰写成博／硕±学位论文某于共編梯巧的２ＤＮＭＦ算法研究〇除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：＾学位论文版权使用授极书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保

4、留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被査阅和借阅。本人授权大连海事大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、，也可采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕±学位论文全文数据库》（中国学术期刊（光盘版）电子杂志社）、《中国学位论》（）文全文数据库中国科学技术信息研究所等数据库中，并Ｗ电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。：保密□在本授权书。本学位论文

5、属于年解密后适用不保密‘’’□（请在Ｗ上方框内巧Ｖ）论文作者签名导师签名：史如，６／》日日期：年矣月中文摘要摘要人脸识别是通过分析人脸特征，比对特征信息来识别身份。基于子空间分析一的人脸识别方法，是近年来研究者非常关注的提取人脸特征的方法之。但在提取特征和识别巧断的过程中，负值的出现是不易解释甚至没有物理意文的。因此，人们转而考虑基于子空间分析下的非负矩阵分解算法（ＮＭＦ）。该算法通过引入非负约束，提取出人脸局部的特征，不仅体现了局部构成整体的思想，而且分解结果没有负值，可解释性强，有明确的物理意义。然而

6、，传统的ＮＭＦ算法是基于梯度下降法的思掘来设计的，它利用乘性送代规则交替更新。这种迭代方式收敛速度慢，用于特征提取的训练时间较长，难Ｗ适应大规模数据的处理。在综合研究各类非负矩阵分解算法的基础上，并考虑人脸图像在遮挡、噪声情况下的识别特牲，本文提出两个基于２ＤＮＭＦ的改进算法：（１）针对传统２ＤＮＭＦ的分解所用的乘性迭代公式，用基于矩阵形式的共辆梯度法结合交替迭代得到新的迭代格式，从而得到新的列基和行基：再对这两个基，种加权和的方式进行类别索引，进行人脸识别。口）通过在目标函数中引入基矩阵正交的约束条件，推导出新的迭代

7、格式，Ｗ此替换传统的乘性迭代，得到新的列基和行基；巧对这两者Ｗ加权和的方式进行类别索引，进行人脸识别。通过尽可能地考虑人脸图像行列之间的结构信息，采用分别提取的办法，使得人脸信息更加完善。实验表明，改进算法在有遮挡的人脸图像的身份识别中，得到了比较理想的识别效果。：二关键词维非负矩阵分解，，共巧梯度人脸识别英文摘要ＡｂｓｔｒａｄＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆａｃｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ｃｏｍｐａｒｅｆｅａｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ化

8、ｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｉｄｅｎｔｉｔ．ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆＦａｃｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｂａｓ