说明：NMFs算法（带稀疏度约束的非负稀疏矩阵分解）用于实现基于人脸局部特征的人脸识别，通过近似的矩阵分解进行空间降维。
说明：NMFs算法（带稀疏度约束的非负稀疏矩阵分解）用于实现基于人脸局部特征的人脸识别，通过近似的矩阵分解进行空间降维。
说明：稀疏表示分类代码人脸识别，采用的是同伦算法求解L1范式最小化，对稀疏的求解大大改善。
说明：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，这个有中文注释，看得明白，相关分析过程的matlab方法，意信号卷积的运算,并且绘制图象，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。
说明：鲁棒稀疏编码来进行的人脸识别，针对误差的分布不一定服从高斯分布来对其进行一般化，从而实现了更好的鲁棒性，增加了人脸的识别率，也是基于稀疏编码对人脸识别的进一步改进。
说明：GoDec 稀疏矩阵分解 CS算法 矩阵带有结构信息，我们可以联想到：推荐系统“用户-评分”矩阵、人脸图像像素矩阵，等。低秩矩阵每行/列都可以用其它行/列线性表示，利用这种特点我们可以对缺失数据进行恢复。 这里介绍一下怎样用低秩矩阵来做人脸识别，同一个人...