论文研究基于小波变换和二维非负矩阵分解的人脸识别算法.pdf

经典文献“Non-negativeMatrixFactorizationwithSparsenessConstraints”的实现代码（MATLAB)

:提出一种基于离散小波变换的信号分解算法.实验结果表明,该算法较好地克服了传统信号分解在高频段的频率分辨率 较差,而在低频段的时间分辨率较差的缺点。

为了解决现有数字水印中鲁棒性和不可感知性之间的矛盾，设计了一种基于非负矩阵分解和离散小波变换的图像零水印算法。原始图像进行不重叠分块，分别对每子块图像进行3级小波分解得到低频近似分量；对细节分量作非负

针对不可控条件对人脸识别的影响，提出一种基于多尺度分块局部二值模式（Multi-scaleBlockLocalBinaryPatterns，MB-LBP）和Fisherfaces融合的人脸识别算法。采

基于局部Walsh变换和非负矩阵分解的脑白质图像分割

为解决采用矢量量化的方法进行说话人识别时出现的失真问题,根据汉语语音的发音特性,提出了将矢量量化与语音特征的聚类技术相结合的方法,在进行矢量量化码书训练之前,先对特征矢量进行聚类筛选。实验结果表明,当

基于KPCA和SVM的人脸识别研究，王本超，马军伟，为了满足企业管针对人脸识别中遇到的

为了提高图像分类准确率，提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展，低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度，由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性，所以低秩表示能有效地分析和处理矩阵

正交非负矩阵分解的研究综述，杨明明，温罗生，本文首先回顾了几种常见的度量正交非负矩阵分解模型损失函数的方法。其次，将已有的正交非负矩阵分解模型归纳总结为七大类，同时

基于Haar小波变换和KNN算法的DSP人脸识别源码，环境为用C5509A的DSP芯片