基于非负矩阵分解的集成人脸识别

非负矩阵分解已广泛应用于人脸识别,但因无监督、子空间线性表示、基特征局部次优等特点,它识别光照复杂、表情丰富的人脸图像的能力有限。为优化非负矩阵分解的人脸识别能力,分析并建立了非负矩阵分解的集成分类框架,整合多组基特征的弱类别结构信息,在无监督情形下利用偏最小二乘回归建立符合统计属性的集成标签映射,突显正确的类结构。通过多组人脸数据集的试验结果表明,基于非负矩阵分解的集成分类能力显著提高,适用光照复杂、表情丰富的人脸图像识别。     

基于非负矩阵分解的流程工业过程监控方法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的过程监控方法.考虑到数据的某些局部特征能够包含许多重要信息,有助于对异常情况进行检测,将NMF引入工业过程监控领域,并详述了基于NMF的过程监控方法.基于TE过程的仿真实验验证了该方法的有效性.     

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.     

基于非负矩阵分解的中文倾向性句子识别

提出一种基于非负矩阵分解(NMF、SNMF和WNMF)的中文倾向性句子识别算法.该算法首先构建倾向性特征矩阵,然后通过NMF、SNMF和WNMF算法分别来降维、提取潜在语义,最后采用支持向量机分类器识别中文倾向性句子.实验结果表明,与PCA和SVD相比,NMF、SNMF和WNMF算法能有效地降低维度、提取潜在语义,并提...     

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.     

非负矩阵分解及其在基因表达数据分析中的应用

介绍非负矩阵分解的基本原理及其在生物信息学中基因表达数据分析中的应用.并将该方法用于一组白血病微阵列数据的聚类,得到了新的结果.     

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.     

基于NMF闭塞字典的压缩传感声纳图像识别

提出了基于非负矩阵分解（NMF）闭塞字典的压缩传感声纳图像识别的方法.该方法采用NMF局部特征提取,解决了全局特征提取对声纳图像的强度和目标姿态的变化等方面不敏感的问题;同时利用K-SVD算法构造出可压缩的NMF闭塞字典,解决了原始的闭塞字典中含有大量原子从而导致计算量大的问题.实验结果表明：在不闭塞的情况下,采用NM...     

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。     

结合FDA与NMF的高光谱数据解混方法

高光谱图像解混是遥感图像处理的重要技术之一．利用非负矩阵分解（NMF）进行高光谱图像解混是近年来发展起来的一种方法．这种解混方法假设光谱具有稳定的光谱特性;但实际上光谱经常是多变的,这个现象影响着解混的精度．为了减小这一影响,首先利用Fisher判别分析（FDA）对高光谱数据进行线性变换,而后利用变换后的高光谱数据提出了一种FDA与NMF相结合的高光谱数据解混方法．实验表明新方法能够有效地提高解混精度与效率．     

基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别

随着SAR数据的快速增长,传统的目标识别方法由于不具备增量学习的能力,导致计算代价逐渐增加,从而越来越无法满足实时信息处理的需求。在识别过程中关键的特征提取环节,非负矩阵分解能够获取目标基于部分的特征表示,已被成功应用于SAR目标识别领域。然而面对新增样本,采用非负矩阵分解描述SAR目标特征的过程中,会产生重复训练,从而大大降低了识别效率。本文提出基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别方法,实现了基于非负矩阵分解的SAR目标特征表示的增量学习能力,从而大大降低计算代价。针对MSATR数据集的仿真试验结果表明,在保证识别率的基础上,本文提出的方法能够降低样本训练时间74.7%以上。因此该方法能够适应数据增加的现实需求,并能够为建立具有自主学习能力的SAR目标识别系统提供有效的技术支撑。     

基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法

针对多模态图像的融合问题, 提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法, 解决了已有融合方法中融合精度较低的问题. 该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解; 将低频子带系数视为原始观测数据, 采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数, 将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励, 边缘强度作为链接强度, 经点火处理和判决选择运算, 得到融合高频方向子带系数; 最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像. 为了验证该融合方法的有效性, 对几组不同模态的图像进行对比融合实验. 融合图像的主观与客观评价结果表明, 该融合方法优于目前已有的典型多尺度图像融合方法.     

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。     

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0.9875与0.04,并满足实时性要求.     

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．     

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.     

Lanczos双对角化:一种快速的非负矩阵初始化方法

对于大型的非负矩阵,利用Lanczos双对角化得到了一个低秩近似.类似于Boutsidis Gallopoulos的方法,可以进一步得到它的非负近似,由此得到了非负矩阵分解的一种新的初始化方法.它虽然带有一点随意性,但可以和已有的非负矩阵分解方法相结合.从数值试验可以看出,与基于奇异值分解的初始化方法相比较,该初始化方法更加有效.     

基于非负矩阵分解的隐含语义图像检索

提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的隐含语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)模型用于图像检索.应用NMF训练算法构造了一个语义空间,将查询图像和原型图像都投影到该空间以获得语义特征,在此空间中进行相似性的度量并将距离最近的图像返回给用户.与已有两种检索模型的实验结果对比表明,所提出模型是有效的.     

改进的非负矩阵因子分解算法在基因数据分析中的应用

提出一种改进的非负矩阵因子分解算法．在非负矩阵因子分解的迭代计算过程中加入了数据平滑处理来解决抖动问题,并用于一组白血病微阵列数据分析．实验结果表明,改进过的非负矩阵分解算法提高了分类的准确率,同时这个方法避免了NMF算法的“零值”问题．