本書對非負矩陣分解理論進行了深入探討。首先,基于Frobenius范數和KullbackLeibler散度的兩個目標函數,利用Taylor展開式、穩(wěn)定點求解和Newton求根公式,提出了一種非負矩陣分解的理論分析方法;然后,利用該方法,嚴格導出了三種非負矩陣分解方法,解決了非負矩陣分解中的相關問題;最后,將結構模式識別方法和本書提出的非負矩陣分解方法應用到選票圖像的不規(guī)則手寫符號識別中,詳細給出了選票圖像識別方法。 本書算法推導嚴密,結構布局緊湊,內容深入淺出,實驗簡潔高效,適合計算機、人工智能、機器學習等相關專業(yè)的教師、本科生、研究生,以及廣大從事數字圖像處理與識別的工程研發(fā)人員閱讀。