LPQ与NMF特征融合的人脸识别

提出一种融合局部相位量化(LPQ)和非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法.该方法首先采用LPQ算子提取分块人脸图像的LPQ直方图序列(LPQHS),根据每块的贡献度,得到权重的直方图序列(Weight LPQHS),然后采用NMF方法提取其非负子空间及其系数矩阵,最后根据最近邻原则进行识别.在AR和YALE标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率.     

基于NMF图像摘要的Web商品图像检索

提出了一种基于非负矩阵分解图像摘要的图像检索方法.算法首先进行平滑、边框裁剪等图像正规化处理,然后利用非负矩阵分解其灰度图像得到特征系数矩阵,再将其量化构造图像摘要,最后基于最短图像摘要的汉明距离进行图像相似性检索.实验分析结果表明,该摘要对图像多类修改均表现出良好健壮性,查全率和查准率都较基于颜色直方图和基于SIFT特征的方法有较大提高,可较好地满足Web商品图像检索要求.     

二进制约束下的NMF方法及其应用

在普通非负矩阵分解(NMF)方法基础上提出了3个二进制约束非负矩阵分解(3bNMF)算法,对分解矩阵和恢复矩阵元素增加了二进制数的约束,从而更适合对二进制数据进行处理.分别给出了3bNMF算法在数字矩阵分解和有噪声情况下汉字偏旁部首提取中的应用实例,并与普通NMF方法所处理的结果进行了比较.     

一种新的彩色图像降维方法

基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支，而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一．如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大，则不利于对图像的快速匹配．本文将图像的色彩直方图作为输入向量，然后采用局部线性映射(LLE)算法对原始数据进行降维，并分别在4种色彩空间下对降维后的彩色图像进行分类．实验证明，在处理非线性数据降维时，LLE较主成分分析(PCA)具有明显的优势．     

层次预处理的非负矩阵分解加权集成聚类算法

图像聚类是当前的研究热点，非负矩阵分解（non-negative matrix factorization, NMF）算法在图像聚类领域得到了广泛应用。但是单一的NMF算法无法应用于所有数据集，并且NMF算法直接在数据的原始空间进行处理，抗噪能力较差。集成聚类可以解决上述问题，集成聚类将若干个基础聚类结果合成一个一致性结果，不仅可以提高聚类的求解质量，还可以增强算法的鲁棒性。因此本文提出一种层次预处理的NMF加权集成聚类算法。该算法将层次划分、集成聚类和二部图的思想引入到NMF算法中。在预处理阶段，利用层次划分得到聚类数目。之后采用局部加权的方法得到协关联矩阵。最后利用基于二部图的一致性函数进行划分得到最终的聚类结果。在5个数据集上进行实验，验证了本文算法相对于传统算法和其他集成算法的有效性。     

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.     

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

基于人类视觉系统和源图像特性,对基于非下采样Contourlet变换与非负矩阵分解(NMF)图像融合算法进行了改进.在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征,低频部分使用非负矩阵分解的方法进行融合,高频部分使用活性测度和一致性验证的方法进行融合.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想.     

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

基于人类视觉系统和源图像特性,对基于非下采样Contourlet变换与非负矩阵分解(NMF)图像融合算法进行了改进。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征,低频部分使用非负矩阵分解的方法进行融合,高频部分使用活性测度和一致性验证的方法进行融合。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想。     

一种基于NMF的零水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)构造密钥的二值零水印算法.先对载体图像进行NMF变换得到基于部分表示的基矩阵和相应的系数矩阵;再将水印置乱并扩展为系数矩阵的大小,比较相同位置上的二值水印与系数阵元素二进制编码的某个高位面值;当结果相同时,标记其位置在一个空白矩阵中,该矩阵随后作为密钥来检测水印.经过这样处理,水印信息嵌入到系数阵元素的高位面却并没有改变其值,使得嵌入水印图像表现出较好的抗攻击性能.通过与DCT零水印算法的比较实验,证明了本文算法的有效性.     

非负矩阵因子分解用于中药GC/MS重叠峰解析

非负矩阵因子分解是对非负数据处理的一种多元统计分析方法.NMF分解结果没有“负值”,易于理解和解释,具有比较明确的物理化学意义.由于其多解的特征,文献介绍的NMF算法并不能直接用于化学混合信号解析.作者根据化学波谱的基本特征（化学波谱的平滑性、色谱的单峰性以及质谱的稀疏性）对NMF算法进行了改进,缩小了其多解范围.应用改进的NMF进行模拟HPLC-DAD型两维数据和苍术GC/MS实验数据解析,得到了比较理想的结果.     

基于统计判据的非线性维数约简

现有非线性维数约简算法均需要人工设定适当的邻域点数而（或者邻域半径ε）才能获得合理的嵌入结果．但常用的基于嵌入残差的邻域参数选择方法本质上是循环依赖的，不能有效工作．为实现非线性维数约简算法的定量评价的参数辨识，从讨论优化嵌入的基本判定原则出发，给出了基于空域互信息和正则依赖指数谱的优化嵌入判据实现嵌入质量的定量评价和非线性维数约简算法的非监督参数辨识．仿真实验表明，直观的嵌入质量可被优化嵌入判据有效反映，且由嵌入集拟合恢复原数据集时的拟合精度与优化嵌入判据之间存在显著的正相关．     

一种基于半监督降维的聚类算法

半监督聚类通过利用少量有标号样本或成对约束等监督信息来提高聚类性能.在此提出一种新颖的基于半监督降维的聚类算法,首先用半监督降维方法对原始数据进行降维,然后在降维后的空间中进行半监督聚类.由于在降维和聚类两个阶段中都利用了监督信息,从而使得算法的聚类性能得到进一步提升.在UCI标准数据集、yale人脸库以及文本数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.     

结合主元成分分析的受限玻耳兹曼机神经网络的降维方法

介绍一种能够有效地获取数据本质的基于受限玻耳兹曼机(RBM)神经网络的降维(RBMNNBDR)方法,并结合主元成分分析法(PCA),提出了一种新颖的复合特征降维方法,即PCA-RBMNNBDR.结合人脸研究的几个应用示例,通过实验对PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR和线性判别式分析(LDA)方法进行比较.结果表明,PCA-RBMNNBDR方法在人脸图像降维和分类方面有更好的效果,其分类正确率高于RBMNNBDR和LDA方法.     

基于Alpha散度的NMF人脸识别方法

传统的人脸识别方法对图像质量要求较高,对含有噪声或复杂背景等真实世界的图像识别率较低,从而限制了人脸识别的应用.基于Alpha散度的NMF分解方法用于人脸识别,用Alpha散度作为距离度量标准,得到对应的NMF分解表达式,通过表达式中参数的取值可以衍生出多种分解迭代表达式,在每步迭代过程中计算差异度,进而确定下一步的最优参数,这样能保证分解收敛于全局最优,提高人脸识别的精度.     

基于投影正交化的状态空间模型降维研究

提出一种改进型状态空间系统设定,当状态变量的滞后项存在时,可以不改变变量的维度直接估计,且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效。改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进行估计的设定,极大地降低了计算的复杂度,扩展了模型的应用范围。此外,使用Durbin and Koopman（D-K）抽样方法对卡尔曼平滑算子进行重新估计。随后使用仿真实验,对比传统状态空间模型和改进型模型的参数估计结果与计算时长,发现改进型系统下估计结果与传统型的差距甚微,但是计算时长大幅降低且精度提升。而D-K抽样法的效率,相比传统卡尔曼平滑法也有着显著的提升。仿真结果证实了降维方法的有效性。      

基于FPCA和ReliefF算法的图像特征降维

针对传统图像特征降维方法计算量大、 无法去除冗余信息、 未考虑相关性等缺陷, 提出一种结合快速主成分分析(FPCA)和ReliefF算法的图像特征降维方法. 该方法先利用FPCA[KG*6]算法对样本数据进行初次降维, 去除样本中的冗余信息;  再利用ReliefF算法计算样本特征的分类权重, 根据权重对特征进行组合优化. 在算法实现过程中, 采用递归排除策略, 进一步提升了算法特征寻优能力. 仿真实验表明, 利用本文算法优选出的图像特征, 可较好地提高聚类结果, 适合实际工程的应用.     

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。     

多步骤降维的肿瘤特征基因选择方法

针对基因芯片数据量大、样本数低和基因维数高的特点,提出了一种对基因芯片数据进行多步骤降维处理的分类方法.第一步,采用基因表达差异显著性分析方法(SAM)筛选得到差异表达基因子集.第二步,采用支持向量机(SVM)分类器对该差异表达基因子集进行进一步的分类降维.将该方法用来处理大肠癌和白血病数据集,得到了数量较少而分类能力较强的特征基因子集.实验结果证明该方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因.     

基于小样本条件下线性判别分析图像增强算法研究

摘要：针对以往降维处理方法在小样本条件下受到矩阵奇异化的限制,从而无法进行有效的奇异值分解以及逆变换的缺陷,提出了一种自动对变换矩阵添加扰动量,从而保证奇异值分解和逆变换顺利进行的算法。首先,定义了线性变换矩阵的构成模式,利用线性投影变换将样本点投影到null空间和幅度空间,然后在压缩后的幅度空间对变换矩阵自动添加扰动量,然后在此基础上进行奇异值分解和逆变换,从而计算得到最终的从高维空间到低维空间的线性变换矩阵。本方法无需认为设定扰动量,能自动实现投影变换的计算。能广泛使用在高维特征空间的降维处理,尤其是少样本条件下的高维特征空间降维处理中。