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1、1001-506X(2011)10-2327-04广义判别正交非负矩阵分解及其应用刘昶1,2,3周激流3，郎方年1,21.成都大学信息科学与技术学院，四川成都610106；2.模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室，四川成都610106；3.四川大学计算机学院，四川成都610065摘要：提出了一种广义判别正交非负矩阵分解算法。与传统非负矩阵分解算法不同，该算法对目标函数加入了正交约束，保证了低维特征的非负性；也不同于以往的判别非负矩阵分解算法将判别约束加于低维权重上，该算法将判别约束推广到低维特征中，使得低
2、维特征参与模式识别，进一步提高了识别精度。本文给出了算法的推导过程，并将其应用于人脸验证和人脸表情识别。实验结果表明，该算法提高了低维特征的判别能力，具有更好的性能。非负矩阵分解；判别分析；正交约束；低维特征；人脸验证；人脸识别TP391.41A10.3969/j.issn.1001-506X.2011.10.36Generalizeddiscriminantorthogonalnon-negativematrixfactorizationanditsapplicationsLIUChangZHOUJi-liu
3、LANGFang-nian2010-04-072011-04-21省科技厅支持项目(2010JQ0032)资助课题刘昶(1982-)，女，讲师，博士，主要研究方向为模式识别、机器学习。E-mail:chang.liu.scu@gmail.com(1)的目MF算法的@@[2]ZhiR,FlierlM,RuanQ,etal.Facialexpressionrecognitionbasedongraphpreservingsparsenon-negativematrixfactorization[C]∥Proc.of
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