| 一种强鲁棒性的稀疏NMF算法研究与应用 |
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| 引用本文： | 吴月,叶庆卫,王晓东,周宇.一种强鲁棒性的稀疏NMF算法研究与应用[J].计算机工程,2014(12). |
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| 作者姓名： | 吴月 叶庆卫 王晓东 周宇 |
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| 作者单位： | 宁波大学信息科学与工程学院,浙江 宁波,315211 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，浙江省自然科学基金资助项目(LY13F010015)。 |
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| 摘 要： | 为提高稀疏非负矩阵分解(SNMF)算法对含噪声图像提取特征的有效性,引入噪声项,并结合SNMF设计新的稀疏优化目标函数,给出该目标函数的优化求解表达式,使提取出的特征具有稀疏性且能增强噪声抵抗能力。针对手机图像,提出一种强鲁棒性的SNMF算法,描述手机待分类界面图和模板子图集概念,以获取手机图像特征,并结合支持向量机实现分类识别。应用结果表明,该算法能够对图像数据进行大规模压缩获取手机图像特征,具有较强的鲁棒性,且以稀疏矩阵作为计算分类识别的目标矩阵,具备较高的识别率。
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| 关 键 词： | 非负矩阵分解 稀疏约束 鲁棒性 手机图像 特征提取 特征识别 |
Research and Application of a Sparse NMF Algorithm with Strong Robustness |
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| WU Yue,YE Qingwei,WANG Xiaodong,ZHOU Yu.Research and Application of a Sparse NMF Algorithm with Strong Robustness[J].Computer Engineering,2014(12). |
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| Authors: | WU Yue YE Qingwei WANG Xiaodong ZHOU Yu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Non-negative Matrix Factorization( NMF) sparse constraint robustness phone image feature extraction feature recognition |
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