检索结果

Select

1. 具有普适性的改进非负矩阵分解图像特征提取方法

贾旭, 孙福明, 李豪杰, 曹玉东

计算机应用 2018, 38 (1): 233-237. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061394

摘要（432）

PDF （825KB）（328）

为提高图像特征提取的普适性，提出了一种基于改进非负矩阵分解（NMF）的图像特征提取方法。首先，考虑到提取的图像特征的实际意义，选用非负矩阵分解模型进行图像特征的降维处理；其次，为实现用较小数量系数来描述图像特征，将稀疏约束作为非负矩阵分解模型的正则项之一；然后，为使降维后优化得到的特征具有较好的类间区分性，将聚类属性作为非负矩阵分解的另一个正则项；最后，通过对模型的梯度下降优化求解，获得最优的特征基向量与图像特征向量。实验结果表明，针对3种图像数据库，所提的图像特征更有利于图像正确分类或识别，错误接受率（FAR）与错误拒绝率（FRR）分别可以降低到0.021与0.025。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 稀疏约束图正则非负矩阵分解的增量学习算法

汪金涛, 曹玉东, 孙福明

计算机应用 2017, 37 (4): 1071-1074. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.04.1071

摘要（542）

PDF （632KB）（587）

针对非负矩阵分解后数据的稀疏性降低、训练样本增多导致运算规模不断增大的现象，提出了一种稀疏约束图正则非负矩阵分解的增量学习算法。该方法不仅考虑数据的几何信息，而且对系数矩阵进行稀疏约束，并将它们与增量学习相结合。算法在稀疏约束和图正则化的条件下利用上一步的分解结果参与迭代运算，在节省大量运算时间的同时提高了分解后数据的稀疏性。在ORL和PIE人脸数据库上的实验结果表明了该算法的有效性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于特征融合的多约束非负矩阵分解算法

孙静, 蔡希彪, 孙福明

计算机应用 2017, 37 (10): 2834-2840. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2834

摘要（560）

PDF （1142KB）（509）

针对非负矩阵分解后数据的稀疏性降低、单一图像特征不能够很好地描述图像内容的问题，提出一种基于特征融合的多约束非负矩阵分解算法。该算法不仅考虑了少量已知样本的标签信息和稀疏约束，还对其进行了图正则化处理，而且将分解后的具有不同稀疏度的图像特征进行了融合，从而增强了算法的聚类性能和有效性。在Yale-32和COIL20数据集上进行的对比实验进一步验证了该算法具有更好的聚类精度和稀疏性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 基于稀疏编码的手背静脉识别算法

贾旭, 王锦凯, 崔建江, 孙福明, 薛定宇

计算机应用 2015, 35 (4): 1129-1132. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.1129

摘要（544）

PDF （726KB）（8502）

为提高静脉特征提取的有效性,提出了基于稀疏编码的手背静脉识别算法。首先,在图像采集过程中,依据实时的质量评价结果对采集系统参数进行自适应调整,获取高质量静脉图像;其次,针对主观选择的特征有效性主要依赖于经验的缺陷,提出了基于稀疏编码的特征学习机制,从而获得客观优质的静脉特征。实验结果表明,基于所提算法获得的静脉特征具有较好的类间区分性与类内紧凑性,令使用该算法的系统具有较高的识别率。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

5. 具有普适性的改进NMF图像特征提取方法

贾旭孙福明李豪杰曹玉东

录用日期: 2017-08-26