作为一种重要的身份认证的手段，人脸识别已经广泛地应用于管理、安全等各个领域。人脸识别的一个关键性的问题是特征抽取，即如何从众多的特征中寻找最有效的特征。子空间分析法是一种有效的特征抽取方法，而本文所研究讨论的非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)具有一些独特的优点，成为构建特征子空间的一种有效的方法。非负矩阵分解是一种新的矩阵分解方法，它将一个非负矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。由于分解前后的矩阵中仅仅包含非负元素，因此原来矩阵中的列向量可解释为对左矩阵中所有列向量(称基向量)的加权和；而权重系数为右矩阵中对应列向量中的元素。这种基于基