光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱图像解混

非负矩阵分解(NMF)作为一种盲源分离的方法,在高光谱图像解混方面已得到广泛应用。然而由于NMF的目标函数具有非凸性,使得其极易陷入局部最小值,为了提高解混精度,通常会根据具体的问题加入一定的约束条件。受丰度矩阵体现出的稀疏性启发,基于稀疏约束的非负矩阵分解高光谱解混算法得到迅猛发展。然而目前该类方法存在对丰度系数稀疏性先验表征不充分导致算法稳定性差的问题。针对该问题,提出了一种基于光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱解混方法,该方法在非负矩阵分解解混模型中引入光谱加权因子刻画丰度系数的稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性。通过采用乘性迭代规则法求解该模型。模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的方法与现有同类算法相比在端元提取精度和丰度估计精度上都更为准确。     

基于特征再分解的数据稀疏表示

针对因非负矩阵分解模型目标函数非凸而出现局部次优基特征平滑的现象,提出基于特征再分解的数据稀疏表示方法,在多种先验正则信息约束下初步挖掘原始数据的潜在特征,再秉承非负加性线性表示方式的"局部构成整体"的认知优势,利用非负矩阵分解对特征突显的信息再次凝练,获取数据潜在本征信息,实现非负数据稀疏表示.算法在合成的Swimmer和人脸图像数据的实验结果表明,与传统非负矩阵分解方法相比,该方法的基特征稀疏性得到增强,且判别能力也获得显著提高.     

基于L0稀疏约束的近似NMF高光谱解混

非负矩阵分解(NMF)由于其非负性和分块表征能力,使得该算法大量的应用于机器学习和信号处理等相关领域。经典NMF与线性混合的高光谱模型比较一致,因此在高光谱解混中被广泛应用。因为传统的NMF模型对初值非常敏感,难以保证算法的收敛性。所以,通常对其加入各种稀疏性约束。本文就NMF的L_0约束提出了一种联合稀疏特性的近似NMF算法,它分别约束基础矩阵和系数矩阵,并将其与不受约束的NMF技术结合,诸如乘法更新规则或交替的非负最小二乘方案。最后采用真实仿真数据验证了该算法在光谱解混中相对其他算法所具有的优越性和有效性。     

基于光谱和空间特性的高光谱解混方法

为表征高光谱数据的光谱和空间特性,引入光谱的平滑性和地物空间分布的稀疏性约束,提出非负矩阵分解的改进算法,将其应用于高光谱解混.尺度可变的梯度下降算法保证了改进算法的收敛性.实验结果表明,改进后的非负矩阵分解算法能给出地物光谱,并精确估计其分布.     

体积约束的稀疏NMF高光谱解混

为了解决单纯非负矩阵分解计算繁复,收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于自然梯度下降的体积最小及丰度稀疏约束的非负矩阵分解方法。该方法在目标函数中加入体积最小和丰度稀疏约束,可以对混合图像进行较好地分解;采用自然梯度下降的方法进行迭代,加快了算法收敛速度。实验结果表明:该方法能有效克服最小体积约束非负矩阵分解法速度慢且不稀疏的缺陷,相对于解混效果(SAD)相近的方法提速100倍,相对于解混时间相近的算法,此方法的解混精度提高0. 02°;此方法尤其适用于像元较多的高光谱图像。     

求解线性约束最优化问题的有效集算法

为了保持投影梯度求解法的线性约束系数矩阵的稀疏性,且不降低算法的效率。在确定可行点处的可行方向时,使用了矩阵的隐式LU分解技术,构造有效约束的零空间．本文提出了求解线性约束最优化问题的有效集算法,对于线性约束系数矩阵是稀疏矩阵时,能较好地保持稀疏性,提高了算法的效率．与数值试验的结果吻合．     

基于非负矩阵分解的Slope One算法

针对协同过滤推荐算法中Slope One算法在稀疏数据集中推荐精度低的问题,利用矩阵分解在解决矩阵稀疏性方面的优势,将非负矩阵分解技术引入到用户-项目评分矩阵的降维处理中,将原有的稀疏评分矩阵进行非负分解,改善了矩阵的稀疏性,优化Slope One算法. 从实验数据可以看出,与原始的CF算法进行比较,NMF-Slope One算法有较好的推荐效果. 在数据稀疏的条件下,确定参数进行实验. 实验结果表明,该方法提高了Slope One算法在数据稀疏下的精度和推荐质量.     

一种SAR目标属性特征提取算法

针对散射中心重叠的情况,利用散射中心空域及其散射机理的稀疏特性,提出一种基于全极化属性散射中心模型的合成孔径雷达目标属性特征提取算法.根据散射中心空域与散射机理的稀疏特性,对目标的极化分解系数矩阵分别施加行稀疏约束与矩阵稀疏约束.由于极化散射机理字典包含未知参数,在此采用坐标轮回下降法分别估计极化分解系数矩阵与极化散射机理字典,同时提取属性散射中心及其极化特征等属性特征.基于电磁计算数据的实验结果,验证了该算法能够利用极化信息提取散射中心的属性特征.     

基于KL散度的增量非负矩阵分解盲源分离算法

利用KL散度衡量增量非负矩阵分解效果,提高非负矩阵分解性能;施加行列式、稀疏性和相关性等约束条件,保证盲源信号分离的唯一性和性能;采用自然梯度下降法并选择合适的学习速率,得到源分离算法,该算法利用前一次分离结果和现在的输入信号矢量,迭代更新分离矩阵。仿真表明,KL-INMF盲源分离算法性能优于基于欧式距离INMF的盲源分离算法。     

正交非负CP分解的图像表示和识别

提出了一种正交非负CP分解算法.将图像库视为三阶张量,进行非负分解,并对非负因子增加了正交约束,保证了图像低维表示的非负性.实验结果表明,较之其他非负分解算法,正交非负CP算法通过增加基图像的正交约束,减少了基图像的冗余性,进一步提高了基图像的稀疏性,同时保证了低维特征的非负性;将其用于人脸表情识别,该算法具有较高的识...     

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

基于人类视觉系统和源图像特性,对基于非下采样Contourlet变换与非负矩阵分解（NMF）图像融合算法进行了改进。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征,低频部分使用非负矩阵分解的方法进行融合,高频部分使用活性测度和一致性验证的方法进行融合。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想。     

非负矩阵分解及其在图像压缩中的应用

矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具。非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解为分析局部特征和整体特征之间的关系提供了一种思路,即整体特征是局部特征的非负线性组合,局部特征在构成整体特征时不会产生正负抵消的情况。本文介绍非负矩阵分解的基本思想,结合研究工作讨论在概率模型的框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法,以及非负矩阵分解在图像压缩中的实际应用。     

ODA-IPNMF: 一种在线全网络流量异常检测方法

为实时、高效地检测网络流量异常,提出一种基于增量投影非负矩阵分解(IPNMF)的全网络流量异常检测方法(ODA-IPNMF).提出一种增量投影非负矩阵算法,该算法不仅具有与PCA相同的表达形式,还能以增量的方式构建正常子空间和异常子空间,进而利用Shewhart控制图实现全网络流量异常的在线检测.理论分析表明,该方法计算开销远小于NMF-NAD,具有更高的实用价值;模拟网络数据以及实测网络数据实验表明,基于NMF异常检测方法(NMF-NAD和ODAIPNMF)的检测性能优于PCA方法;本文所提ODA-IPNMF与NMF-NAD网络异常检测效果相当,且可在线检测网络异常.     

基于子空间投影的残缺人脸图像识别新算法

提出了改进的基于子空间投影的残缺人脸图像识别新算法,利用非负稀疏矩阵将原始人脸图像分解,从高维空间降到低维子空间,再利用Fisher线性判别式方法进一步降低子空间维数;然后利用欧式距离测量法,识别待测试人脸。实验证明,对残缺人脸图像的识别,新算法具有满意的识别率。     

非负矩阵分解方法识别电能质量扰动信号

针对因非负矩阵分解模型目标函数非凸而出现局部次优基特征平滑的现象,提出基于特征再分解的数据稀疏表示方法,在多种先验正则信息约束下初步挖掘原始数据的潜在特征,再秉承非负加性线性表示方式的\     

Fusion of multispectral image and panchromatic image based on NSCT and NMF

A novel fusion method of multispectral image and panchromatic image based on nonsubsampled contourlet transform(NSCT) and non-negative matrix factorization(NMF) is presented,the aim of which is to preserve both spectral and spatial information simultaneously in fused image.NMF is a matrix factorization method,which can extract the local feature by choosing suitable dimension of the feature subspace.Firstly the multispectral image was represented in intensity hue saturation(IHS) system.Then the I component and panchromatic image were decomposed by NSCT.Next we used NMF to learn the feature of both multispectral and panchromatic images’ low-frequency subbands,and the selection principle of the other coefficients was absolute maximum criterion.Finally the new coefficients were reconstructed to get the fused image.Experiments are carried out and the results are compared with some other methods,which show that the new method performs better in improving the spatial resolution and preserving the feature information than the other existing relative methods.     

二维卷积非负矩阵分解的初值确定混合算法

为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合算法.首先,利用K均值聚类方法得到聚类中心作为系数矩阵(H矩阵)的初始值,避开了传统初始化不确定系数矩阵带来的分解结果不唯一问题;其次,考虑到相比一维卷积非负矩阵分解算法,二维卷积非负矩阵分解算法的基矩阵(W矩阵)个数更多,利用奇异值分解和主成分分析方法交替产生基矩阵的初始值,克服了单个算法产生的初始化误差问题.在相同参数环境下将本文算法和现有初始化算法的分解收敛性能进行对比实验,结果表明本文算法相比其他同类算法具有更好的分解性能并具有更好的收敛性.进一步加入噪声进行实验,在白噪声为-1 dB～10 dB的不同信噪比环境下,本文算法均能快速实现信号的分离,对于噪声数据具有很强的鲁棒性.采用混合算法确定初值,更有利于实现二维卷积非负矩阵分解的实时性和高性能.