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在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA, PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子空间上,用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,与PCA相比,PCA+FLD的识别率最多提高1.18%。2DFLD识别率最高达到99.34%,比PCA+FLD提高7.61%,特征提取仅耗时0.047 s。 相似文献
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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。 相似文献
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针对复杂化工过程中存在故障数据维数大与识别率低的问题,提出了1种非负矩阵分解与支持向量机相结合的故障诊断方法。该方法首先对原始特征数据进行非负矩阵分解,得到基向量矩阵与系数矩阵,用基向量矩阵作为输入训练SVM分类器,针对NMF结果的不稳定性,采用PCA模型确定NMF的初始值;然后通过系数矩阵构造超定线性方程组,并将其最小二乘解作为样本特征矩阵输入分类器进行故障类型的识别。通过对Tennessee Eastman(TE)过程数据的仿真研究,实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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王亚芳 《计算机工程与应用》2010,46(28):163-166
非负矩阵分解(NMF)是一种新的矩阵分解技术,为了提高NMF算法的识别率,提出了一种新的方法——邻域保持判别非负矩阵分解(NPDNMF),该方法通过将邻域保持判别分析(NPDA)与NMF相结合来实现。邻域保持判别分析是一个将线性判别分析(LDA)与局部保持投影(LPP)综合考虑的判别分析方法,该算法既保持了LDA的判别能力,同时又可以保持原始数据的几何结构。通过将NPDA与NMF相结合,提取得到局部化同时又有很强判别能力的基图像。在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,结果表明该方法得到较好的识别效果。 相似文献
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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。 相似文献
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为提高手背静脉识别过程中特征的有效性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的识别算法.首先,静脉图像经过分块后,将每一块子图像的像素均值与平均梯度幅值作为图像原始特征;其次,将所有训练样本原始特征形成的特征矩阵进行非负矩阵分解,其中对分解后的系数向量加以稀疏性与可区分性约束,从而形成改进的非负矩阵分解模型;再次,基于梯度投影法对提出的非负矩阵分解模型进行求解,获取新的特征基与特征向量;最后,利用最近邻匹配算法对特征向量进行分类,实现身份的识别.实验结果表明,提出的识别算法可获得较高的识别率,处理过程具有较好实时性. 相似文献
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二维投影非负矩阵分解算法及其在人脸识别中的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
建立在最小化非负矩阵分解损失函数上的人脸识别算法需同时计算基矩阵和系数矩阵, 导致求解这类问题十分耗时. 本文把非负属性引入二维主成分分析(2-dimensional principal component analysis, 2DPCA)中, 提出了一种新的二维投影非负矩阵分解(2-dimensional projective non-negative matrix factorization, 2DPNMF)人脸识别算法. 该算法在保持人脸图像的局部结构情况下, 突破了最小化非负矩阵分解损失函数的约束, 仅需计算投影矩阵(基矩阵), 从而降低了计算复杂度. 本文从理论上证明了所提出算法的收敛性, 同时, 使用了YALE、FERET和AR三个人脸库进行实验, 结果表明2DPNMF不仅识别率高, 而且速度优于非负矩阵分解和二维主成分分析. 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高彩色人脸识别的性能,提出了一种非负矩阵分解与线性判别分析相结合的彩色人脸识别算法。首先采用非负矩阵分解算法对彩色人脸图像不同颜色通道的信息进行编码,计算彩色人脸图像空间的基图像;然后根据非负矩阵分解计算得到的图像分解系数,融入人脸对象的类别信息,采用线性判别分析算法计算最优的鉴别子空间;最后以彩色人脸图像的投影系数为特征,采用最近邻分类算法进行人脸识别。在CVL和CMUPIE人脸数据库上的实验结果验证了提出的彩色人脸识别算法的正确性和有效性。 相似文献
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A method of facial expression recognition based on Gabor and NMF 总被引:1,自引:0,他引:1
Jun Zhou Sue Zhang Hongyan Mei Dawei Wang 《Pattern Recognition and Image Analysis》2016,26(1):119-124
The technology of facial expression recognition is a challenging problem in the field of intelligent human-computer interaction. An algorithm based on the Gabor wavelet transformation and non-negative matrix factorization (G-NMF) is presented. The main process includes image preprocessing, feature extraction and classification. At first, the face region containing emotional information is obtained and normalized. Then, expressional features are extracted by Gabor wavelet transformation and the high-dimensional data are reduced by non-negative matrix factorization (NMF). Finally, two-layer classifier (TLC) is designed for expression recognition. Experiments are done on JAFFE facial expressions database. The results show that the method proposed has a better performance. 相似文献
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二维主成分分析是一种基于整体脸的方法,保留人脸部件之间的拓扑关系.而非负矩阵分析是基于局部特征的识别,是通过提取局部信息来实现分类.文中将两种思想的优点融合在一起,提出非负二维主成分分析.该方法改善传统非负矩阵分解只是从矩阵分解的角度考虑,没有加强分类的问题.此外,该方法在矩阵分解之前不需要将图像矩阵转换为图像向量,能快速降低鉴别特征的维数.在ORL和FERET人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于其它方法,且更具有鲁棒性. 相似文献
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针对提取的模拟电路故障特征向量信息不够充分的问题,提出了一种将S时频变换(ST,S-transform)和非负矩阵分解(NMF,non-negative matrix factorization)相结合的特征选取新方法.该方法先对模拟电路故障响应信号应用S时频变换建立时频图谱矩阵,再用NMF算法构造时频图谱数据集合的子空间基矩阵,有效降低了投影特征向量的维数,保留了足够多的故障隐含特征信息,进而提高模拟电路故障识别率.最后,在Sallen-Key高通滤波器电路中验证了文中方法的有效性. 相似文献
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基于线性投影结构的非负矩阵分解 总被引:4,自引:0,他引:4
非负矩阵分解(Non-negative matrix factorization, NMF)是一个近年来非常流行的非负数据处理方法, 它常用于维数约减、特征提取和数据挖掘等. NMF定义中采用的数学模型基于非线性投影结构构造, 这决定了NMF降维需借助计算量很大的迭代操作来实现. 此外, 由此模型提取的NMF特征常不稀疏, 这与NMF的设计期望相差甚远. 为一并解决上述两个问题, 本文提出了一个新的模型---基于线性投影结构的NMF (Linear projection-based NMF, LPBNMF), 并构造了一个单调的LPBNMF算法. 从数学的角度看, LPBNMF可理解为实现NMF的一种特殊方式. LPBNMF降维通过线性变换来完成, 它所采用的数学模型的自身结构特点决定了由其得到的特征一定非常稀疏. 大量的比较实验表明, PBNMF的降维效率显著高于NMF, LPBNMF特征明显比NMF特征更稀疏和局部化. 最后, 基于AR人脸数据库的实验揭示, LPBNMF特征比NMF、LDA以及PCA等特征更适合于用最近邻分类法处理有遮挡人脸识别问题. 相似文献
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矩阵分解因可以实现大规模数据处理而具有十分广泛的应用。非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)是一种在约束矩阵元素为非负的条件下进行的分解方法。利用少量已知样本的标注信息和大量未标注样本,并施加稀疏性约束,构造了一种新的算法——基于稀疏约束的半监督非负矩阵分解算法。推导了其有效的更新算法,并证明了该算法的收敛性。在常见的人脸数据库上进行了验证,实验结果表明CNMFS算法相对于NMF和CNMF等算法具有较好的稀疏性和聚类精度。 相似文献