基于非负矩阵分解的相关反馈图像检索算法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的相关反馈检索算法．在每次反馈过程中,由用户标记与查询图像相似的正例样本的特征向量构成样本矩阵,进行NMF分解,得到NMF的基矩阵和样本的系数矩阵,然后根据分解所得的模型进行检索．由于NMF在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表的空间中的分布,因而可以有效地提高检索的查准率．使用由500幅图像组成的图像库进行实验,通过与特征加权以及支撑向量机相关反馈方法的比较表明,该方法通过交互的NMF相关反馈,确实能使图像检索的查准率得到较大的提高．     

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.     

基于局部非负矩阵分解的人脸识别

提出了一种基于局部非负矩阵分解的人脸识别方法,以单个人的训练样本集获取其人脸特征子空间,将识别图像向每一个特征子空间中进行映射及重构,在子空间内实现人脸识别。ORL标准人脸库进行的计算机仿真证实了该方法的有效性。     

基于非负矩阵分解的阴影检测方法

针对以往的矩阵分解方法不能保证分解结果非负的问题, 根据非负矩阵分解（NMF: Non negative Matrix Factorization）结果非负的特点, 提出了基于NMF的阴影检测方法, 并以此为基础将进一步引入的分块非负矩阵分解（BNMF: Block Non negative Matrix Factorization）应用于阴影检测。通过NMF/BNMF提取训练样本中阴影的亮度特征, 再根据特征识别测试样本中的阴影区域。实验结果表明,与基于奇异值分解方法相比, 该算法的阴影检测细节更清晰, 具有更好的效果。     

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.     

一种实用快速非负矩阵分解算法

提出了一种基于快速非负矩阵分解算法的实用新算法.该实用快速非负矩阵分解算法扩展了快速非负矩阵分解算法的约束条件,并且保持了较高的收敛速度,更具一般性和实用性.然后对该新算法进行了一些稀疏非负矩阵分解的扩展应用.数值实验显示该实用快速非负矩阵分解算法和快速非负矩阵分解算法具有相近的收敛速度,与其他经典非负矩阵分解算法相比其收敛速度有明显的提高,同时对添加稀疏性约束条件的实验也有很好的效果.     

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.     

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.     

基于K-L算法的投影图正则非负矩阵分解

通过对投影非负矩阵分解(PNMF)增加数据点及其邻近点的约束,提出一种基于图正则化的投影非负矩阵分解(PGNMF)方法。PGNMF保留了数据在低维特征空间中局部几何结构的同时又对系数矩阵进行稀疏约束,既减少了存储空间,也提高了算法效率。理论分析和数据实验都验证了该算法的有效性。     

基于图的Laplace矩阵和非负矩阵的图像分类

文章将图的Laplace矩阵和非负矩阵分解方法结合起来,应用于图像分类.对不同的图像先提取其特征点,再对提取得到的特征点构造图的Laplace矩阵,将构造的矩阵进行非负矩阵分解后得到图像的特征向量,最后将特征向量输入到PNN分类器中,对图像进行分类.对模拟图像和真实图像进行了多组实验,结果证明了该算法应用于图像分类的准...     

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．     

基于最小体积约束的非负矩阵分解模型的高光谱解混算法探究

高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法.     

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.     

分形域内彩色图像检索算法

提出一种在分形域内对彩色图像进行分形编码提取特征的方法, 并将其应用于基于内容的图像检索. 算法充分利用了彩色图像的颜色信息, 有效地解决了传统分形编码方法在图像检索领域中忽略颜色信息和速度慢等问题. 实验结果验证了该方法的快速性、 可行性和有效性.     

L_(3/2)正则化图非负矩阵分解算法

基于图正则化非负矩阵分解算法(GNMF),提出一种基于凸光滑的L3/2范数正则化图非负矩阵分解算法.该算法用非负矩阵分解算法对数据进行低维非负分解时,根据流形学习的图框架理论,构建邻接矩阵保持数据局部几何结构,并对数据的低维表示特征进行凸光滑的L3/2范数稀疏性约束,在给出算法更新迭代规则的同时,从理论上证明了所给算法的收敛性.通过人脸数据库ORL、手写体数据库USPS和图像库COIL20的仿真实验表明,相对于非负矩阵分解算法及其基于稀疏表示的改进算法,所给算法均具有更高的聚类精度.     

基于分布估计算法的非负矩阵分解

非负矩阵分解问题可以转化为一个约束优化问题,因此可以依靠最优化领域的相关算法进行求解.提出一种基于分布估计算法求解非负矩阵分解问题的新算法,并将算法应用于两个非负矩阵分解的数值算例,与非负矩阵分解基准算法进行比较,证实了算法的可行性和优越性.     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．