I en riktig app får vi sällan alla bilder samtidigt. Med tanke på detta fall, om ett företag anställde en anställd, alla hans bilder information måste registreras i systemet; om vi kör ansiktet igenkänning algoritm, det kommer att vara tidskrävande. För att ta itu med detta problem, I detta papper, för det första föreslog vi en ny subrymd inkrementell metod som kallas inkrementell graf legaliserad icke-negativ matris factorization (IGNMF) algoritm som tvingar in i inkrementell icke-negativ matris factorization algoritm (INMF); således, vår nya algoritm kan bevara den geometriska strukturen i data under inkrementella studieramverk; för det andra, med tanke på att vi alltid får många ansiktsbilder som tillhör en person eller många olika människor som en batch, vi förbättrade våra IGNMF algoritmer till Batch-IGNMF algoritmer (B-IGNMF), som implementerar inkrementell studie i omgångar. Experiment visar att (1) igenkännandegraden för våra IGNMF- och B-IGNMF-algoritmer ligger nära GNMF-algoritm medan den går snabbare än GNMF. (2) Driftstiderna för våra IGNMF- och B-IGNMF-algoritmer ligger nära INMF medan igenkännandegraden överträffar INMF. (3) Jämföra med andra populära NMF-baserade ansiktsigenkänning inkrementella algoritmer, vår IGNMF och B-IGNMF också överträffa sedan både igenkänningsgraden och körtiden.
Yu m.fl. REF föreslog en inkrementell subrymdsmetod som kallas inkrementell graf regulariserad icke-negativ matrisfaktorisering som införde grenröret i INMF, för att hålla den geometriska strukturen oförändrad i det rumsliga området, spara körtiden och förbättra igenkänningshastigheten.
Incremental Graph Regulated Nonnegative Matrix Factorization for Face Recognition
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}