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：Wright 等人[13]最近几年研究的一种从低秩矩阵恢复问题中引导出的Robust PCA，引起了很多关注，也是目前最为流行的RPCA 方法。低秩矩阵恢复本义是从带有噪声的数据中恢复出原始的低秩数据，可以看到其思想与PCA 是类似的，因为PCA 是要找到数据的低维子空间，数据中不属于低维子空间的部...
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：我们介绍的图像被称为一个简单的图像描述符 签名。我们表明，稀疏信号混合的理论框架 这个量空间上接近的前景图像。我们 实验调查是否此近似的前景与重叠 通过开发一种基于凸极算法视觉上显眼的图像位置 图像签名。这凸极算法预测人类的固定点最好 竞争对手的布鲁斯和 Tsotsos [1] 基准数据...