本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于非負(fù)自適應(yīng)特征提取的人臉識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，方法包括將非負(fù)矩陣分解，特征提取和自適應(yīng)鄰域?qū)W習(xí)集成進(jìn)為統(tǒng)一的框架，利用非負(fù)矩陣分解技術(shù)得到局部重構(gòu)數(shù)據(jù)，在非負(fù)重構(gòu)空間和特征嵌入空間對(duì)重構(gòu)誤差同時(shí)進(jìn)行最小化，對(duì)重構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重自適應(yīng)構(gòu)造和標(biāo)簽傳播學(xué)習(xí)，并利用基于投影的特征近似錯(cuò)誤項(xiàng)進(jìn)行最小化學(xué)習(xí)；通過(guò)對(duì)人臉識(shí)別模型進(jìn)行交替優(yōu)化和學(xué)習(xí)，得到用于保持近鄰信息的自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)矩陣、用于提取特征的投影矩陣及近鄰保持非負(fù)分解矩陣；利用投影矩陣提取人臉測(cè)試樣本集的識(shí)別特征，以利用人臉識(shí)別模型根據(jù)識(shí)別特征實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。本申請(qǐng)?zhí)峁┑募夹g(shù)方案提升了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率。