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基于光滑性和主成分的非负矩阵分解算法
马鹏 杨丹 方蔚涛 葛永新 张小洪
计算机应用
2012, 32 (05):
1362-1365.
非负矩阵分解(NMF)存在收敛速度慢的缺点，其根本原因是基图像（基矩阵）包含大量的噪声点。另外，系数矩阵相关性很大，不利于区分不同图像。鉴于以上缺点，提出了基于光滑性和主成分的非负矩阵分解（SPNMF）：一方面通过添加常数矩阵来增强基矩阵的光滑性，平抑噪声点，达到减少迭代次数的目的；另一方面在原损失函数基础上，将系数矩阵不同列之间的方差作为惩罚项，提高系数矩阵的区分度。在PIE和FERET人脸库中的实验表明，SPNMF不仅能够提高人脸识别的正确率，而且速度比NMF快2~4倍，使得基于非负矩阵的人脸识别系统更具有实用价值。
参考文献 |
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