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文件名称:非负矩阵分解:原理、算法及其在人脸识别中的创新应用与展望.docx
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更新时间:2025-09-18
总字数:约2.76万字
文档摘要

非负矩阵分解:原理、算法及其在人脸识别中的创新应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下,数据处理和分析的需求日益增长,矩阵分解作为处理大规模数据的有效手段,得到了广泛关注。传统的矩阵分解方法,如主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)等,虽在诸多领域发挥了重要作用,但分解结果中常出现负值元素,在实际应用场景中,这些负值往往难以解释,缺乏实际意义。例如在地球化学、遥感等数据处理中,原始数据均为非负值,负值元素的出现会给后续分析带来困扰。

1999年,Lee和Seung在《Nature》杂志上提出了非负矩阵分解(Non-NegativeMatrix