保持拓扑性非负矩阵分解法在人脸识别的应用

提出了一种用于人脸识别新的保持拓扑性非负矩阵分解方法。该方法通过将梯度距离最小化来发现人脸模式内在的流型结构。与PCA、LDA和最初的NMF方法相比较,保持拓扑性非负矩阵分解法发现一种嵌入来保留局部拓扑信息,比如边缘和质地。该文提出的保持拓扑性非负矩阵分解法对在有光照下的面部表情的变化有效。实验结果表明该方法提供了一种更好的脸部表示模式,同时也提高了人脸识别正确率。     

基于非负矩阵分解方法的汉字基本部件识别

将NMF方法应用到汉字字形的处理中,成功地从一些汉字样本中抽取出构成这些汉字的基本部件。通过引入合适的惩罚因子,提出了一种扩展的NMF方法,对同样的汉字样本进行处理可以获得更好的结果,抽取出的基本部件就是构成这些汉字的偏旁部首。     

基于干净数据的流形正则化非负矩阵分解

现有的非负矩阵分解（NMF）算法往往基于欧氏距离来设计目标函数,对噪声比较敏感。为了增强算法的鲁棒性,提出一种基于干净数据的流形正则化非负矩阵分解（MRNMF/CD）算法。在MRNMF/CD算法中,把低秩约束、流形正则化和NMF技术无缝地融为一体,使算法性能较为优异。首先,通过添加低秩约束,MRNMF/CD可以从噪声数据中恢复干净数据,并获得数据的全局结构;其次,为了利用数据的局部几何结构信息,MRNMF/CD把流形正则化融入目标函数中。此外,还提出了一种求解MRNMF/CD的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。在ORL、Yale和COIL20数据集上的实验结果表明,MRNMF/CD算法比现有的k-means、主成分分析（PCA）、NMF和图正则化非负矩阵分解（GNMF）算法具有更好的识别准确性。     

基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法

为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据,把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中,即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维。最后,将该算法应用于手写数字图像库中,实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性     

一种增量式非负矩阵分解算法

针对现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高的情况,提出一种增量式非负矩阵分解算法,使用分块矩阵的思想降低运算规模,利用上一步的分解结果参与运算从而避免重复运算。实验结果表明,该算法对节约计算资源是有效的。     

基于正交约束的分块不完整多视角聚类

在处理数据特征提取问题时,已有的基于非负矩阵分解的不完整多视角聚类算法对局部特征的提取不够准确.针对此问题,文中提出基于正交约束的分块不完整多视角聚类(CIMVCO).利用非负矩阵分解获得所有视角的潜在特征矩阵,通过加入正交约束得到更好的局部特征.对于各个视角的缺失样本,CIMVCO给予较小的权重以减小缺失数据的影响.为了解决大规模数据的聚类问题,CIMVCO逐块处理数据以减少内存需求和处理时间.在Reuters和Digit数据集上的实验验证CIMVCO的有效性.     

端元约束下的高光谱混合像元非负矩阵分解

提出一种端元约束条件下的非负矩阵分解方法来自动反演混合像元组分。以端元光谱之间的差距为约束条件,使得目标函数综合了影像的分解误差和端元光谱的影响,并以最大后验概率方法导出了限制性非负矩阵分解的迭代算法。成像光谱数据实验结果表明该方法能够自动提取影像的端元光谱矩阵与组分信息,且分解精度比IEA方法高。     

融合先验信息的非负矩阵分解社区发现算法*

针对复杂网络社区发现问题,为了获得更准确、可解释性的社区划分结果,提出融合先验信息的半监督非负矩阵分解算法,给出优化目标的求解方法.文中算法利用先验信息直接约束社区指示矩阵,构造优化目标函数,获得更有意义的社区划分结果.真实数据集上的实验表明该算法的有效性,减小先验信息的融入对利用非负矩阵分解进行节点重要性等属性分析工作带来的不利影响,并且适用于加权和非加权等不同的网络.     

基于超像素的流形正则化稀疏约束NMF混合像元分解算法

针对传统非负矩阵分解（NMF）法用于高光谱图像混合像元分解时产生的分解结果精度不高、对噪声敏感等问题，提出一种基于超像素的流形正则化稀疏约束NMF混合像元分解算法——MRS-NMF。首先，通过基于熵率的超像素分割来构造高光谱图像的流形结构，把原图像分割为k个超像素块并把每个超像素块中具有相似性质的数据点标上相同的标签，定义像素块内有相同标签的任意两个数据点之间的权重矩阵，然后将权重矩阵应用于NMF的目标函数中以构造出流形正则化约束项；第二，在目标函数中添加二次抛物线函数以完成稀疏约束；最后，采用乘法迭代更新法则求解目标函数以得到端元矩阵和丰度矩阵的求解公式，同时设置最大迭代次数和容忍误差阈值，迭代运算得到最终结果。该方法有效利用了高光谱图像的光谱和空间信息。实验结果表明，在模拟的高光谱数据中，与传统的流形稀疏约束的非负矩阵分解（GLNMF）、L1/2-NMF和顶点成分分析-全约束最小二乘法（VCA-FCLS）等方法相比，MRS-NMF可以提高0.016~0.063的端元分解精度和0.01~0.05的丰度分解精度；而在真实的高光谱图像中，MRS-NMF较传统的GLNMF、顶点成分分析法（VCA）、最小体积约束的非负矩阵分解（MVCNMF）等方法可以平均提高0.001~0.0437的端元分解精度。所提MRS-NMF算法有效地提高了混合像元分解的精度，同时具有较好的抗噪性能。     

基于非负矩阵分解和支持向量机的心电图分类

提出一种心电信号分类方法,利用非负矩阵分解进行数据降维,运用支持向量机进行心电信号分类,以保留更多的原始数据信息,从而更有效地提取高维心电数据特征,提高分类准确度。通过对MIT-BIH数据库中4类常见心电信号进行分类实验,证明该方法的整体准确率达到99%。     

基于降噪关系正则化的微博用户标签推荐*

现有微博用户标签推荐方法大多依靠好友关系或内容进行推荐,并不能解决微博中存在的从众关系(噪音关系)及用户标签稀疏问题.因此,文中提出基于降噪关系正则化的微博用户标签推荐算法.通过LDA对用户的博文进行主题分析,衡量用户好友兴趣相似度,降低无共同兴趣的好友对目标用户的影响.将得到的降噪关系作为正则化项引入到用户标签非负矩阵分解模型中,解决用户标签稀疏问题.通过拉格朗日乘子法和KKT条件对模型进行优化和约束,最终得到近似的用户标签矩阵,为用户进行标签推荐.实验表明文中算法推荐质量较优.     

基于加权核非负矩阵分解的短文本聚类算法

对互联网产生的大量短文本进行聚类分析具有重要的应用价值,但由于短文本存在特征稀疏和特征难以提取的问题,导致传统的文本聚类算法难以有效处理该问题。为了解决该问题,利用非负矩阵分解（NMF）模型提出基于加权核非负矩阵分解（WKNMF）的短文本聚类算法。该算法通过核方法的映射关系将稀疏特征空间映射到高维隐性空间,从而可以充分利用短文本中的隐性语义特征进行聚类;另外,利用核技巧简化高维数据的复杂运算,并通过迭代更新规则不断地动态调整短文本的权重向量,从而可以区分不同短文本对聚类的重要性。在真实的微博数据集上进行了相关实验,结果表明WKNMF算法比K均值、隐含狄利克雷分布（LDA）、NMF和自组织神经网络（SOM）具有更好的聚类质量,准确度和归一化互信息分别达到了66.38%和66.91%。     

基于加权的不完备非负矩阵分解算法

非负矩阵分解(NMF)作为一种特征提取与数据降维的新方法,相较于一些传统算法,具有实现上的简便性,分解形式和分解结果上的可解释性等优点。但当样本矩阵不完备时,NMF无法对其进行直接分解。提出一种基于加权的不完备非负矩阵分解(NMFI)算法,该算法在处理不完备样本矩阵时,先采用随机修复的方法降低误差,再利用加权来控制各样本的权重,尽量削弱缺损数据对分解结果产生的干扰。此外,NMFI算法使用区域权重来进一步减少关键区域数据缺损对分解产生的影响。实验结果表明,NMFI算法能有效提取样本中残余数据的信息,减少缺损数据对分解结果的影响。     

非负低秩图嵌入算法

现有的非负矩阵分解方法(NMF)还存在一些不足之处。一方面,NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像数据集的有效信息常常隐藏在它的低秩结构中;另一方面,NMF方法还存在对噪声数据和不可靠图敏感以及鲁棒性差的缺点。为了解决这些问题,提出了一种非负低秩图嵌入算法(NLGE),该算法同时考虑了原始图像数据的几何信息和有效低秩结构,使得其鲁棒性有了进一步的提高。此外,还给出了一种求解NLGE算法的迭代规则,并进一步证明了该求解算法的收敛性。最后,在ORL、CMU PIE、YaleB和USPS数据库上的实验结果表明了NLGE算法的有效性。     

基于迁移孪生非负矩阵分解的静脉识别算法

针对某一静脉图像数据集下获得的识别算法对于其他数据集缺少普适性的问题,提出了一种具有迁移性的孪生非负矩阵分解(NMF)模型.首先,通过采用两个结构相同且参数共享的NMF模型实现了对源数据集中带有相同标签静脉图像的有监督学习;然后,通过使用最大均值差异约束降低了不同数据集之间静脉特征的差异性,即将源数据集中的知识迁移至目...     

稀疏约束图正则非负矩阵分解的增量学习算法

针对非负矩阵分解后数据的稀疏性降低、训练样本增多导致运算规模不断增大的现象,提出了一种稀疏约束图正则非负矩阵分解的增量学习算法。该方法不仅考虑数据的几何信息,而且对系数矩阵进行稀疏约束,并将它们与增量学习相结合。算法在稀疏约束和图正则化的条件下利用上一步的分解结果参与迭代运算,在节省大量运算时间的同时提高了分解后数据的稀疏性。在ORL和PIE人脸数据库上的实验结果表明了该算法的有效性。     

具有普适性的改进非负矩阵分解图像特征提取方法

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。     

基于改进NMFSC方法的人耳识别

针对人耳识别问题,提出了一种改进的稀疏性受限的非负矩阵因子（NMFSC）方法,通过增加一个使系数矩阵尽可能正交的约束条件来定义原目标函数,给出求解该目标函数的迭代规则,并证明迭代规则的收敛性。同时对人耳进行子区域划分,根据聚类规则对各子区域选择适当的权值,实现局部相似度到整体相似度的最佳映射。实验结果表明了该算法的优越性。     

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Fisher块对角LNMF的彩色人脸识别

为提高对彩色人脸的识别率,提出一种基于Fisher块对角局部非负矩阵分解(LNMF)的识别算法。采用块对角矩阵编码彩色图像不同通道的颜色信息,在LNMF算法中增加块对角约束和Fisher判别约束,对不同通道的颜色信息同时进行计算并融入人脸的类别信息,用于提取人脸特征。在CVL和PIE彩色人脸数据库上的实验结果验证了该识别算法的有效性。