基于递增权函数的邻接矩阵与非负矩阵分解的图像分类方法

将递增权函数的邻接矩阵和非负矩阵分解方法相结合,应用于图像分类.首先由图像中提取的特征点构造递增权函数的邻接矩阵,再对其进行非负矩阵分解,用分解后的特征向量作为PNN分类器的输入,实现对图像的分类.算法的可行性和准确性通过模拟图像和真实图像的多组实验得到了验证.     

学习一致相似度矩阵的图非负矩阵分解

非负矩阵分解(NMF)是一种有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域.然而,NMF不能捕获数据固有的几何结构,所以基于图的非负矩阵分解被提出.基于图的算法大多使用K-近邻来构造相似度图.由于数据中的异常值和错误特征,直接构造图是不准确的.针对上述问题,提出了基于学习一致性相似度矩阵的图非负矩阵分解方法.该方法首先通...     

LoG矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法

伴随着基因芯片的发展,通过研究海量的基因表达谱数据来识别肿瘤已成为生物信息学研究的热点.提出一种基于LoG(Laplace of Gaussian)矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法,该方法首先将样本数据映射为高维空间中的点,然后构建点与点之间的LoG矩阵,在保留样本分类信息的情况下,使得无结构信息的基因表达谱数据变成具有结构信息的图,再对LoG权值矩阵进行非负矩阵分解得到能够表征样本特征的特征分量,最后用KNN对样本进行分类.通过对白血病和结肠癌基因表达谱数据的特征提取,验证该文方法的可行性和有效性.     

基于非负矩阵分解与邻接谱的图像分类

提出了一种非负矩阵分解（non-negative matrix factorization,NMF）和邻接谱相结合的图像分类方法．该方法首先利用图像中的特征点构造邻接矩阵,然后使用邻接谱作为非负矩阵分解迭代规则的初始值,并将经过非负矩阵分解得到的基向量作为图像的分类样本,最后采用概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）分类器对图像进行分类．模拟实验和真实实验的比较表明,该方法是可行和有效的,并且进一步提高了图像分类的准确率和稳定性．     

基于ICA多特征融合的人脸识别

提出了一种基于特征融合的人脸识别方法.该方法首先对预处理后的人脸图像进行全局特征及局部分量的提取,分别采用离散余弦交换(DCT)提取包含图像大量信息的低频部分特征和奇异值分解(SVD)抽取图像的代数特征作为图像的全局特征,采用非负矩阵分解(NMF)提取图像的局部分量特征,然后将此两类特征以独立成份分析(ICA)进行融合,获取用于人脸识别的特征向量.在本文的实验中,我们将此特征向量应用于支持向量机(SVM)进行分类训练及识别测试,并获得较好的结果.     

一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法

文章提出了一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法,利用递增权值函数,分别对2幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,其次进行SVD分解;通过分解后的矩阵特征值和特征向量,寻找匹配矩阵,根据匹配矩阵的特征信息,实现2幅图像特征点之间的匹配;通过对Laplace矩阵和邻接矩阵比较实验,表明了Laplace谱能使发生刚体变换前后的图像获得更高的匹配精度,递增权值函数的Laplace谱比欧式距离的Laplace谱匹配精度要高。     

基于RP与NMF的内燃机气阀故障诊断方法

针对传统的内燃机故障振动诊断方法,难以有效提取故障特征,诊断精度较低的缺点,提出一种基于递归图(recurrence plots,RP)与非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的内燃机故障诊断新方法。该方法是利用图像的方法来进行故障诊断:首先通过递归图将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成图像,然后用非负矩阵对得到递归图进行特征参数提取,最后用分类器进行分类识别完成故障诊断。将该方法应用于气阀机构8种工况下振动信号诊断实例中,结果表明:该方法克服了传统的振动诊断方法从时域或频域进行分析时参数选取和故障特征提取的难题,直接将信号生成图像,对图像进行自适应特征参数提取、分类识别,能有效诊断出内燃机气阀机构故障,故障识别精度高,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。     

一种基于圈基的谱匹配算法

提出一种基于圈基的谱匹配算法.利用两幅待匹配图像的特征点分别构造一组圈基,根据圈基构造赋权邻接矩阵,并进行SVD分解,然后利用分解所得到的特征向量构造反映特征点之间匹配程度的关系矩阵和匹配概率矩阵,最后通过交替归一化将匹配概率矩阵转化为双随机矩阵的形式以获得匹配结果.模拟与真实图像实验结果均表明该方法具有可行性和有效性.     

非负矩阵分解算法在遥感图像融合中的应用

研究了非负矩阵分解(NMF)方法在遥感图像融合中的几种应用.在多光谱图像与全色图像融合的过程中,采用了非负矩阵分解融合算法,非负矩阵分解与主成分结合(N_PCA)的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法,通过对各融合图像的目视判定及统计参数判定,分析评价这些算法在遥感图像融合中的性能差异.研究实验证明非负矩阵分解算法应用于遥感图像融合处理,具有较好的融合效果,非负矩阵分解算法,非负矩阵分解与主成分结合的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法在遥感图像融合中的性能优于传统的主成分融合算法(PCA),其中,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法的性能最为优异.     

基于非负矩阵分解和极限学习机分类的合成孔径雷达图像变化检测

两时相合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测中,差异图的噪声残留将会对变化检测的精度产生较大的影响,传统增量学习模式的检测方法直接对差异图像素样本进行聚类获得伪标签,但没有考虑差异图噪声残留的影响,故检测精度很难提升。考虑对差异图的邻域空间信息采用非负矩阵分解的方式进行特征降维提取,进而根据提取的特征进行聚类可获得高可靠的伪标签,然后基于这些样本伪标签和对应的两时相SAR图像邻域块特征向量构成样本集,利用极限学习机学习其非线性变化关系并最终完成分类,获得变化检测二值图。实验表明,该方法能有效地抑制差异图中的噪声残留影响,提升检测精度,对斑点噪声影响变化检测精度具有较高的鲁棒性。     

一种受限非负矩阵分解方法

提出一种获取潜在语义的受限非负矩阵分解方法.通过在非负矩阵分解方法的目标函数上增加3个约束条件来定义受限非负矩阵分解方法的目标函数,给出求解受限非负矩阵分解方法目标函数的迭代规则,并证明迭代规则的收敛性.与非负矩阵分解方法相比,受限非负矩阵分解方法能获取尽可能正交的潜在语义.实验表明,受限非负矩阵分解方法在信息检索上的精度优于非负矩阵分解方法.     

基于稀疏性约束非负矩阵分解的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解算法对年龄估计问题具有良好的应用效果。     

基于潜在因子多样性的非负矩阵分解协同过滤模型

基于非负矩阵分解的协同过滤模型在高维稀疏数据的预测和填补上十分有效，该模型具有推荐个性化、有效利用其他相似用户回馈信息的优点，但也存在预测精度较低等不足。针对用户或项目在不同情景下的评分差异性，提出了一种改进的基于潜在因子多样性的非负矩阵分解的协同过滤模型。该模型充分考虑在不同情境下，用户和项目潜在特征矩阵的多样性，在模型的训练中，采用了单元素非负乘法更新规则和交替方向法，保证了目标矩阵的非负性，且提高了模型的收敛率。在真实的工业数据集上的实验结果表明，相比于经典的非负矩阵分解模型，该模型的预测精度有了明显提高。     

Obtaining Profiles Based on Localized Non-negative Matrix Factorization

Nonnegative matrix factorization (NMF) is a method to get parts based features of information and form the typical profiles. But the basis vectors NMF gets are not orthogonal so that parts-based features of information are usually redundancy. In this paper, we propose two different approaches based on localized non negative matrix factorization (LNMF) to obtain the typical user session profiles and typical semantic profiles of junk mails, The LNMF get basis vectors as orthogonal as possible so that it can get accurate profiles. The experiments show that the approach based on LNMF can obtain better profiles than the approach based on NMF.     

散射项约束非负矩阵分解的高光谱图像解混

针对传统的约束非负矩阵分解方法对于解混的物理特性考虑较少,提出一种高光谱图像的解混方法:散射项约束非负矩阵分解(scattering-term constrained nonnegative matrix factorization,STC-NMF).与大多数约束非负矩阵分解算法将约束建立在数据的数学特性之上不同,ST...     

几类非负矩阵分解算法及其在图像处理中的应用

介绍了几类非负矩阵分解算法及其在图像处理中的应用,并进行了图像处理实验,从cPu时间、相对误差以及重构后图像质量等方面对各个算法进行了分析和比较．     

基于NMF及其正交投影变换的数字水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)及其正交投影变换的数字水印算法.利用NMF构造图像基于部分表示的基矩阵,将其正交并作为水印检测的密钥;将水印信息嵌入图像在正交基矩阵上投影的系数矩阵;再通过反变换重构图像.由于上述措施保持了NMF部分表示整体的能力,且改迭代运算为矩阵投影运算,因而算法在重构精度方面表现出明显的优势.将其应用到数字水印系统,并与文献[4]中实现的水印算法进行对比.实验结果表明,改进算法的鲁棒性更好,实用性更强.     

基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合算法

为了更好地保留源图像边缘信息、提高抗噪能力,提出一种基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合方法.运用SUSAN对像素点进行分类,根据分类结果构建加权矩阵,最后运用加权非负矩阵分解方法实现图像融合.实验证明,该方法能有效地保留边缘信息且抗噪性较好.     

一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法

非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)广泛应用于图像聚类、计算机视觉、信息检索等领域。但是,现有的NMF方法还存在一些不足之处：①NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像数据集的有效信息常常隐藏在它的低秩结构中;②NMF方法还存在对噪声敏感以及鲁棒性差的缺点。为了提高NMF算法的鲁棒性和可解释性,提出一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法(sparse graph regularized non-negative low-rank matrix factorization,SGNLMF)。通过低秩约束和图正则化,SGNLMF算法同时利用了数据的几何信息和有效低秩结构;此外,SGNLMF算法还对基矩阵加以稀疏约束,使得其鲁棒性和可解释性均有一定的提升。还提出了一种求解SGNLMF的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。通过在ORL和YaleB数据库上的实验结果表明SGNLMF算法的有效性。