基于NSCT域改进型NMF的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型非负矩阵分解的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后对低频子图像采用改进型非负矩阵分解方法进行融合,该过程无需对W和H进行随机化便可快速生成低频融合图像,高频子图像则采用自适应unit-fast-linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后利用非下采样轮廓波逆变换合成各子图像即可得到最终融合图像.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于BEMD与NMF的多源遥感图像融合

传统二维经验模式分解图像融合方法以像素点能量最大原则作为融合依据,而不分析图像的特征信息,特征信息得不到最大保留。为此,提出基于二维经验模式分解与非负矩阵分解的图像融合方法。通过二维经验模式分解得到图像的内蕴模式函数和剩余量,并对内蕴模式函数进行非负矩阵分解,提取真实内蕴模式函数作为图像融合后的内蕴模式函数,利用反向重构得到融合图像。实验结果表明,该方法在图像清晰度与对比度方面均优于二维经验模式分解与非负矩阵分解方法。     

图像融合的非负矩阵分解算法

提出一种将非负矩阵分解思想用于图像融合的算法．在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数可以获取原始数据的局部特征．首先分析了使用非负矩阵分解算法提取图像综合特征的原理,并给出了一个可视化实例;将参与融合的图像作为原始数据,特征空间的维数选为1,利用非负矩阵分解得到的特征基包含了原始图像的整体特征,这个特征基图像就是原始图像的融合结果．多类不同模态图像融合的实验结果表明,文中算法比小波变换的方法具有更好的融合效果．     

基于ιαβ空间的多光谱和全色图像融合

提出了一种新的基于ιαβ空间的图像融合方法,该方法可以用来对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像进行融合.该方法通过对多光谱图像和全色图像的融合,得到一幅融合后的图像,该融合后的图像集合了多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息.实验结果表明该方法效果良好,优于传统的以及改进的IHS方法和PCA方法.     

基于NMF分组策略的人脸识别

提出一种运用非负矩阵分解（NMF）分组策略进行人脸识别的方法。将训练图像分组,分别对每组图像作NMF,获取每组图像的基图像构成的非负特征子空间,将训练图像和测试图像分别向各个特征子空间进行投影,将每组图像提取出的特征系数混合,根据最近邻原则进行识别。基于ORL人脸数据库上的实验证明了该方法的有效性。     

基于NSCT和约束NMF的图像融合水印算法

针对Contourlet变换存在频谱混淆的问题,设计一种基于非采样Contourlet变换NSCT和约束NMF结合的图像融合水印算法。首先对图像进行NSCT多层分解;然后提取低频系数并与水印序列组成二维矩阵;最后进行约束NMF分解实现水印嵌入,检测端使用基于相关的盲检测。实验结果表明,该算法能够在满足不可见性的条件下抵抗常见图像处理攻击。     

基于NMF图像重构的人脸识别

由传统的人脸识别方法产生的人脸特征子空间通常是由人脸库中所有训练样本产生的一个通用子空间,该空间更多地包含了所有人脸样本的共性特征,而忽略了个性特征。该文提出一种基于NMF图像重构的方法,以单个人的训练样本集获取其人脸特征子空间,将识别图像向每一个特征子空间中进行映射及重构,并以重构图像的误差作为判据实现人脸识别。在ORL标准人脸库进行的计算机仿真证实了该方法的有效性。     

基于l αβ空间的多光谱和全色图像融合

提出了一种新的基于lαβ空间的图像融合方法，该方法可以用来对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像进行融合。该方法通过对多光谱图像和全色图像的融合，得到一幅融合后的图像，该融合后的图像集合了多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息。实验结果表明该方法效果良好，优于传统的以及改进的IHS方法和PCA方法。     

光谱重建约束非负矩阵分解的高光谱与全色图像融合

基于光谱重建约束的非负矩阵分解,提出了一种高光谱与全色图像的有效解混方法.首先在高光谱图像的非负矩阵分解中引入光谱重建误差最小化的正则项,通过多目标寻优寻找最佳的正则项参数,以鼓励分解的光谱特征矩阵包含更真实的光谱特征;然后对全色图像进行非负矩阵分解,以获得描述图像细节的丰度矩阵;最后利用光谱特征矩阵和丰度矩阵重建得到...     

NSCT和非负矩阵分解的图像融合方法

非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT）是一种新的多尺度变换,它同时具有方向性、各向异性和平移不变性,能有效地表示图像的边沿与轮廓。非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法。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。提出了一种基于NSCT和NMF的图像融合方法。首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低通子带系数和各带通子带系数;其次将低通子带系数作为原始数据,选取特征空间的维数为1,利用非负矩阵分解得到包含特征基的低通子带系数;对各带通子带系数采取绝对值最大的原则进行系数选择,得到融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果优于Laplacian方法、小波方法和NMF方法。     

深度非负矩阵分解的链路预测方法研究

链路预测是根据现有的网络结构信息预测潜在的边,其已成为复杂网络中的热点之一。在链路预测中,传统非负矩阵分解直接将原始网络映射到隐空间中,不能充分挖掘复杂网络的深层隐结构信息,导致在稀疏网络中预测能力有限。针对以上问题,提出一种基于深度非负矩阵分解的链路预测方法（Deep Non-negative Matrix Factorization,DNMF）。通过对系数矩阵多次分解,得到一组基矩阵和一个系数矩阵相乘,进而构建深度隐特征模型的目标函数。采用两阶段法去调整训练参数,即在预训练阶段通过逐层分解作为预分解结果,在微调阶段整体微调训练参数。根据微调训练后的基矩阵和系数矩阵,计算网络相似矩阵。该方法可以在保证真实网络的深层隐结构信息表达的同时使其可以获得更加全面的网络结构信息。通过对10个典型实际网络进行实验,表明该方法比现有经典链路预测方法具有更好的预测性能。     

基于改进的非负矩阵分解的人脸表情识别

针对存在部分遮挡的人脸,提出了一种基于改进的非负矩阵分解的人脸表情识别方法,首先,用改进的非负矩阵分解算法对人脸图像进行表情特征提取,然后用最大相关分类器对面部表情进行分类。在Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验,结果表明,该方法提高了无遮挡的人脸表情识别,对有遮挡的人脸表情识别也有改善。     

线性投影非负矩阵分解方法及应用

针对线性投影结构非负矩阵分解迭代方法比较复杂的问题,提出了一种线性投影非负矩阵分解方法.从投影和线性变换角度出发,将Frobenius范数作为目标函数,利用泰勒展开式,严格导出基矩阵和线性变换矩阵的迭代算法,并证明了算法的收敛性.实验结果表明:该算法是收敛的;相对于非负矩阵分解等方法,该方法的基矩阵具有更好的正交性和稀疏性;人脸识别结果说明该方法具有较高的识别率.线性投影非负矩阵分解方法是有效的.     

基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进

非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法，已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法（2DNMF）和对角非负矩阵分解方法（DiaNMF），并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明，以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。     

基于非负矩阵分解的用户话题兴趣度算法

Web媒体被公认为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”.而Web2.0的迅速普及,又使当今的Web媒体呈现了一种“自媒体”形式,即每个用户既是信息的接受者,也是信息发布者和信息转发者,在信息传递过程中,用户与用户互动,影响信息传播的进程.用户本身的特性对于传播有很大影响,信息传播依赖于用户个体的行为模式.因此,需要对用户和传播话题之间的关系进行建模,来度量用户对某个话题的感兴趣程度.论文提出了有效的算法来对用户进行感兴趣的话题推荐,该算法基于非负矩阵分解理论,分析用户发表过的内容,将用户感兴趣的话题推荐给该用户.该文针对研究小组下载的真实数据集-科学网数据集进行实验分析,实验结果表明算法能够有效地将用户感兴趣的话题推荐给用户.     

基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进

非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法,已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法(2DNMF)和对角非负矩阵分解方法(Di-aNMF),并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明,以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。     

双层非负矩阵分解的分形图像压缩算法

分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用.但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳.针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法.在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与L3/2范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征.算...     

基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤算法

提出一种基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤推荐算法．该算法在用户数据收集过程中采用随机扰动技术,并使用非负矩阵分解对数据进行处理,从而形成隐私保护功能,并在此基础上产生推荐．理论分析和实验结果表明,该算法在保护用户个人隐私的基础上,能够产生具有一定精确性的推荐结果.     

采用增量型非负矩阵分解建模的目标跟踪算法

建立鲁棒的外观模型是目标跟踪中的关键问题,为此提出一种基于增量型非负矩阵分解的目标跟踪算法.首先根据转移概率模型在当前帧中预测得到一组图像样本;随后利用非负矩阵分解获取样本在子空间中的坐标向量;在此基础上计算样本与前一帧视频中目标图像在低维坐标向量上的相关性,以具有最大相关性的图像样本作为目标在当前帧中的图像区域;最后以增量的方式完成子空间的在线更新,提高了外观模型的更新效率,且所要求的存储空间大小恒定.实验结果表明,该算法对目标物的外观变化具有良好的自适应性,能够在视频序列中对目标进行稳定的跟踪.