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基于线性投影结构的非负矩阵分解 被引量：22
1
作者 李乐 章毓晋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期23-39,共17页
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... 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,LPBNMF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. 展开更多
关键词 非负矩阵分解 基于线性投影结构的非负矩阵分解 特征提取 数据描述 降维效率 稀疏特征 有遮挡人脸识别
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基于结构投影非负矩阵分解的协同过滤算法 被引量：12
2
作者 居斌 钱沄涛 叶敏超 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1319-1325,共7页
针对在协同过滤算法中,传统矩阵分解技术在降维过程中会破坏数据相邻结构的问题,提出基于结构投影非负矩阵分解的协同过滤算法(CF-SPNMF).该算法包含离线学习和在线搜索2个阶段.在离线学习阶段,通过对用户评分矩阵的投影非负矩阵分解,... 针对在协同过滤算法中,传统矩阵分解技术在降维过程中会破坏数据相邻结构的问题,提出基于结构投影非负矩阵分解的协同过滤算法(CF-SPNMF).该算法包含离线学习和在线搜索2个阶段.在离线学习阶段,通过对用户评分矩阵的投影非负矩阵分解,同时保留用户特征的聚类结构,得到低维的用户潜在兴趣因子.在线搜索阶段,将用户潜在兴趣因子进行余弦相似性匹配,发现目标用户与训练样本用户之间兴趣最相似的邻域集合.在实际数据集上的实验结果表明,提出的CF-SPNMF算法与单纯使用矩阵分解和单纯在原评分矩阵上进行用户聚类的推荐算法相比,能够更有效地预测用户实际评分. 展开更多
关键词 协同过滤 投影非负矩阵分解 相邻结构 聚类
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线性投影非负矩阵分解方法及应用 被引量：7
3
作者 胡俐蕊 吴建国 汪磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第10期269-273,共5页
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。... 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。 展开更多
关键词 投影非负矩阵分解 线性变换 人脸识别
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采用改进投影梯度非负矩阵分解和非采样Contourlet变换的图像融合方法 被引量：20
4
作者 杨粤涛 朱明 +1 位作者 贺柏根 高文 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1143-1150,共8页
针对非负矩阵分解(NMF)算法时间复杂度较高,而投影梯度(PG)优化方法可以大幅降低NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,提出一种基于改进的投影梯度NMF(IPGNMF)和非采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像融合方法。采用NSCT对已配准的源图... 针对非负矩阵分解(NMF)算法时间复杂度较高,而投影梯度(PG)优化方法可以大幅降低NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,提出一种基于改进的投影梯度NMF(IPGNMF)和非采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像融合方法。采用NSCT对已配准的源图像进行多尺度、多方向的分解,将分解后的低频部分作为原始数据,利用IPGNMF得到包含特征基的低通子带系数;高频部分应用了一种基于邻域一致性测度(NHM)的局部自适应融合规则得到各带通方向子带系数。经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于NSWT方法、IPGNMF方法和NSCT方法。与NSCT法相比,实验所采用的两组图像的信息熵、清晰度和Q指标分别提高了0.0627%、0.901%、3.120 1%和2.769%、2.203%、1.049%。 展开更多
关键词 图像融合 非负矩阵分解 投影梯度 非采样CONTOURLET变换
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改进投影梯度非负矩阵分解的单训练样本特征提取研究 被引量：13
5
作者 高涛 何明一 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1121-1125,共5页
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。非负矩阵分解(NMF)能够反映样本的局部的内在的联系,可用于单样本特征提取,但时间复杂度较高。投影梯度(Projected Gradient,PG)优化方法大幅降低了NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,但是... 人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。非负矩阵分解(NMF)能够反映样本的局部的内在的联系,可用于单样本特征提取,但时间复杂度较高。投影梯度(Projected Gradient,PG)优化方法大幅降低了NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,但是单训练样本存在对本类信息量描述不足的缺点。为此,该文提出了一种基于改进的投影梯度非负矩阵分解(Improved Projected Gradient Non-negative Matrix Factorization,IPGNMF)的单训练样本特征提取方法。在进行PGNMF算子之前,先将训练样本作Gabor分解,分解后的Gabor子图像在各个方向上可以更加丰富的描述样本特征,最后将各个Gabor子图像的PGNMF特征进行融合,作为最终的识别特征。在对人脸库ORL,YEL与FERET的识别实验中,与经典的特征提取方法比较,证明了可以有效地解决单训练样本人脸识别的问题。 展开更多
关键词 人脸识别 非负矩阵分解 投影梯度非负矩阵分解 径向基网络
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基于双线性型的非负矩阵集分解 被引量：6
6
作者 李乐 章毓晋 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1536-1549,共14页
非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)是一种常用的非负多元数据描述方法.处理数据矩阵集时,NMF描述力不强、推广性差.为解决这两个问题,并保留NMF的好特性,该文提出了非负矩阵集分解(Non-negative Matrix Set Factoriz... 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)是一种常用的非负多元数据描述方法.处理数据矩阵集时,NMF描述力不强、推广性差.为解决这两个问题,并保留NMF的好特性,该文提出了非负矩阵集分解(Non-negative Matrix Set Factorization,NMSF)的概念,并在NMSF的框架下系统研究了基于双线性型的非负矩阵集分解(Bilinear Form-Based Non-negative Matrix Set Factorization,BFBNMSF),构造了单调下降的BFBNMSF算法.理论分析和实验结果均表明:处理数据矩阵集时,BFBNMSF比NMF描述力强、推广性好.由此可认为,此时BFBNMSF比NMF更善于抓住数据的本质特征. 展开更多
关键词 非负矩阵集分解 双线性型 非负矩阵分解 多元数据描述 图像描述 特征提取
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在线增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法 被引量：4
7
作者 王海军 葛红娟 张圣燕 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期698-705,共8页
为了避免传统的跟踪算法对视频中遮挡、尺度变化、光照变化等现象的跟踪性能下降,提出一种基于L1范数约束和在线增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法.首先将L1范数引入IOPNMF子空间重构,使得学习到的新的基于部分的目标表示能够容... 为了避免传统的跟踪算法对视频中遮挡、尺度变化、光照变化等现象的跟踪性能下降,提出一种基于L1范数约束和在线增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法.首先将L1范数引入IOPNMF子空间重构,使得学习到的新的基于部分的目标表示能够容忍不同的噪声干扰;同时,对正交投影系数进行L1范数约束,并采用循环操作求解IOPNMF子空间向量,保证算法能够处理动态的视频流以获得鲁棒的目标跟踪;最后,将跟踪目标表示为IOPNMF基向量的线性组合,并在观测模型中引入部分遮挡因素,有选择地对IOPNMF子空间进行更新.采用MATLAB实现本算法,并在8种具有遮挡、光照变化、尺度变化、运动模糊、背景杂乱等影响跟踪性能因素的视频上与其他6种算法进行对比试验.试验结果表明,新算法具有最低的平均中心点误差4.3像素,最高的平均覆盖率0.84,能够实现鲁棒稳定的跟踪. 展开更多
关键词 目标跟踪 增量正交投影 非负矩阵分解 观测模型 基于部分的表示
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基于非负矩阵分解的产品结构相似性判断及其应用 被引量：3
8
作者 徐新胜 王诚 肖颖 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1072-1077,共6页
为了快速发现可重用产品结构,提出了基于非负矩阵分解的产品结构相似性判断方法。通过将产品结构邻接矩阵转化为邻接向量,构建包含全部结构信息的库矩阵;利用Multiplicative Updates(MU)算法对库矩阵进行非负矩阵分解,实现以低维空间向... 为了快速发现可重用产品结构,提出了基于非负矩阵分解的产品结构相似性判断方法。通过将产品结构邻接矩阵转化为邻接向量,构建包含全部结构信息的库矩阵;利用Multiplicative Updates(MU)算法对库矩阵进行非负矩阵分解,实现以低维空间向量描述的产品结构;在此基础上,通过计算低维向量的欧氏距离,可以判断产品结构之间的相似性;最后通过实例对所提出原理和方法进行了验证,结果表明,该方法比目前的相似性判断方法更高效。 展开更多
关键词 产品结构 非负矩阵分解 相似性 欧氏距离
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基于投影梯度的非负矩阵分解盲信号分离算法 被引量：7
9
作者 李煜 何世钧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期104-107,112,共5页
在盲信号分离过程中,基于乘性迭代的非负矩阵分解(NMF)存在运算量大、收敛速度慢等问题。为此,在投影梯度法的基础上提出一种新的NMF盲信号分离算法。通过增加行列式约束、稀疏度约束和相关性约束条件,将最优化问题转化为交替的最小二... 在盲信号分离过程中,基于乘性迭代的非负矩阵分解(NMF)存在运算量大、收敛速度慢等问题。为此,在投影梯度法的基础上提出一种新的NMF盲信号分离算法。通过增加行列式约束、稀疏度约束和相关性约束条件,将最优化问题转化为交替的最小二乘问题,将投影梯度法应用于基于约束的NMF盲信号分离过程。仿真结果表明,该算法能减小重构误差,在维持源分离信号稀疏性的基础上实现混合信号的唯一分解。与经典NMF算法和NMFDSC算法相比,其收敛和分解速度更快,重构信号的信噪比更高。 展开更多
关键词 盲信号分离 非负矩阵分解 乘性迭代 交替最小二乘法 投影梯度
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遥感图像配准的稳健投影非负矩阵分解方法 被引量：1
10
作者 段西发 田铮 +1 位作者 齐培艳 贺飞跃 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第7期28-34,97,共8页
由于要配准的目标存在可能的形变,震前和震后遥感图像的配准变得很困难。为了解决这个问题,提出基于稳健的投影非负矩阵分解(RPNMF)的配准方法来精确的配准形变目标。给出一种稳健的投影非负矩阵分解方法来获得震前震后形变目标的共同... 由于要配准的目标存在可能的形变,震前和震后遥感图像的配准变得很困难。为了解决这个问题,提出基于稳健的投影非负矩阵分解(RPNMF)的配准方法来精确的配准形变目标。给出一种稳健的投影非负矩阵分解方法来获得震前震后形变目标的共同投影空间,利用在共同投影空间的投影来配准形变目标。为验证该算法的有效性,做了两个实验:2008年5月12日汶川地震前后的SAR图像的配准;唐家山堰塞湖的变化检测。与现有方法进行比较,结果表明该方法能够有效地得到形变目标的共同投影空间,并取得了很好的配准结果;同时,堰塞湖的变化检测也得到了很好的结果。 展开更多
关键词 遥感图像 形变目标 非负矩阵分解 稳健的投影非负矩阵分解 投影空间 异常值
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两阶段非负矩阵分解算法及其在光谱解混中的应用
11
作者 杨颂 张新元 +1 位作者 刘晓 孙莉 《山东农业大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第3期422-426,共5页
非负矩阵分解问题(nonnegative matrix factorization,NMF)模型已成功应用至高光谱遥感影像处理中的光谱解混工作,由于NMF优化模型具有多个局部极小点,使得分解结果不稳定。设计初始化方法或者选择带正则项的问题模型是提高分解精度的... 非负矩阵分解问题(nonnegative matrix factorization,NMF)模型已成功应用至高光谱遥感影像处理中的光谱解混工作,由于NMF优化模型具有多个局部极小点,使得分解结果不稳定。设计初始化方法或者选择带正则项的问题模型是提高分解精度的两种常用方法。本文提出了两阶段的NMF算法,实现了初始点选取和正则项设计的结合。第一阶段借助k-均值获得k个聚类中心,给出迭代的初始点;利用第一阶段的初始矩阵U^(0),定义了针对端元矩阵的正则项‖U-U^(0)‖_(F)^(2),第二阶段采用基于交替非负最小二乘框架的投影梯度算法,求解新的正则化NMF问题。正则项中的端元初始矩阵U^(0)除了采用k-均值获得k个聚类中心,也可采用真实地物光谱,它的引入提高了算法的灵活度。数值结果表明新算法更加稳定,且分解的精确性有效提高。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 正则项 投影梯度法 光谱解混
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基于投影梯度及下逼近方法的非负矩阵分解 被引量：3
12
作者 叶军 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第3期200-202,共3页
在非负矩阵分解算法中,为提升基矩阵的稀疏表达能力,在不事先设定稀疏度的情形下,提出一种基于投影梯度及下逼近方法的非负矩阵分解算法——PGNMU。通过引入上界的约束条件,利用基于投影梯度的交替迭代方法提取基矩阵的重要特征并加以... 在非负矩阵分解算法中,为提升基矩阵的稀疏表达能力,在不事先设定稀疏度的情形下,提出一种基于投影梯度及下逼近方法的非负矩阵分解算法——PGNMU。通过引入上界的约束条件,利用基于投影梯度的交替迭代方法提取基矩阵的重要特征并加以应用。在人脸数据库CBCL和ORL上的实验结果表明,该方法能改进基矩阵的稀疏描述能力,且其识别率也优于已有方法。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 投影梯度 下逼近 松弛法 稀疏度 基矩阵
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基于子空间结构正则化的L_(21)非负矩阵分解高光谱解混 被引量：4
13
作者 陈善学 刘荣华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1704-1713,共10页
标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双... 标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双重加权稀疏约束引入L_(21)NMF模型中,使其中一个权值提高每个像元对应的丰度向量上的稀疏性,另一个权值提高每个端元对应的丰度向量上的稀疏性。同时,为了利用像元的全局空间分布信息,观察地物在不同图像中的真实分布情况,引入子空间结构正则项,提出了基于子空间结构正则化的L_(21)非负矩阵分解(L_(21)NMF-SSR)算法。通过在模拟数据集和真实数据集与其他经典算法的比较,验证了该算法具有更好的性能,同时具有去噪能力。 展开更多
关键词 高光谱解混 非负矩阵分解 L_(21)范数 双重加权稀疏 子空间结构
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基于多核学习的投影非负矩阵分解算法 被引量：3
14
作者 李谦 景丽萍 于剑 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第2期64-67,共4页
非负矩阵分解(NMF)把给定的数据矩阵分解成低维的非负基矩阵和对应的系数矩阵,两者之间存在必然联系。为此,研究者将基矩阵转换为系数矩阵的投影,进一步提高分解效率。但是该方法无法处理非线性数据,核函数的引入部分解决了此问题,却同... 非负矩阵分解(NMF)把给定的数据矩阵分解成低维的非负基矩阵和对应的系数矩阵,两者之间存在必然联系。为此,研究者将基矩阵转换为系数矩阵的投影,进一步提高分解效率。但是该方法无法处理非线性数据,核函数的引入部分解决了此问题,却同时导致核函数参数选择的问题。基于多核学习理论,提出了一种多核学习的投影非负矩阵分解(MKPNMF)算法,该算法有效地避免了核函数参数选择的问题,同时提高了学习性能。在实际人脸数据上的实验结果表明,MKPNMF较已有的NMF类方法具备明显的性能优势。 展开更多
关键词 投影非负矩阵分解 核函数 多核学习
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一种基于正交非负矩阵分解的多通道线性预测语音去混响方法 被引量：3
15
作者 何冲 王冬霞 +1 位作者 王旭东 蒋茂松 《声学技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期468-474,共7页
在相对封闭的声学环境中,由于受到混响的影响,麦克风阵列采集到的信号清晰度降低、甚至混淆不清。为了解决这一问题,文章在多通道线性预测(Multi-Channel Linear Prediction, MCLP)语音去混响的基础上,提出了一种改进的多通道线性预测(M... 在相对封闭的声学环境中,由于受到混响的影响,麦克风阵列采集到的信号清晰度降低、甚至混淆不清。为了解决这一问题,文章在多通道线性预测(Multi-Channel Linear Prediction, MCLP)语音去混响的基础上,提出了一种改进的多通道线性预测(Multi-ChannelLinearPrediction,MCLP)方法即正交非负矩阵线性预测(Orthogonal Non-negative Matrix Factorization Multi-Channel Linear Prediction, ONMFMCLP)方法。该方法利用纯净语音的短时谱域的稀疏性,构建了基于正交的非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的Kullback-Leibler(KL)问题,通过对矩阵求迹、利用梯度下降法给出迭代规则,进而改进了MCLP中目标信号矩阵的协方差估计。实验结果表明,相对于其他方法,ONMFMCLP方法具有更好的去混响效果。 展开更多
关键词 麦克风阵列 去混响 多通道线性预测 非负矩阵分解
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基于邻近交替线性化的稀疏非负矩阵分解算法 被引量：2
16
作者 王静 杨丹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期220-225,232,共7页
结合稀疏约束与邻近交替线性化(PALM),提出稀疏非负矩阵分解算法(SNMF_PALM)。将非凸的平滑剪切绝对偏差函数作为稀疏正则项,获得逼近L0范数的最佳凸松弛,并利用PALM算法对非凸问题进行求解,得到SNMF_PALM算法的局部稳定最优解。在人脸... 结合稀疏约束与邻近交替线性化(PALM),提出稀疏非负矩阵分解算法(SNMF_PALM)。将非凸的平滑剪切绝对偏差函数作为稀疏正则项,获得逼近L0范数的最佳凸松弛,并利用PALM算法对非凸问题进行求解,得到SNMF_PALM算法的局部稳定最优解。在人脸数据库上将SNMF_PALM算法与SNMF、NMF算法进行实验对比,结果表明SNMF_PALM算法具有更好的聚类性能。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 稀疏 平滑剪切绝对偏差函数 邻近交替线性化 非凸问题 聚类
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基于WPG-KNMF的非线性动态过程监控研究
17
作者 张成 邓成龙 李元 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期569-578,共10页
针对非线性动态过程故障检测问题,本文提出一种基于Wasserstein距离投影梯度核非负矩阵分解(WPGKN-MF)的故障检测方法.首先,采用投影梯度方法对KNMF的基矩阵和系数矩阵进行更新.其次,在高维特征空间中,使用Wasserstein距离结合滑动窗口... 针对非线性动态过程故障检测问题,本文提出一种基于Wasserstein距离投影梯度核非负矩阵分解(WPGKN-MF)的故障检测方法.首先,采用投影梯度方法对KNMF的基矩阵和系数矩阵进行更新.其次,在高维特征空间中,使用Wasserstein距离结合滑动窗口方法,构造新的统计量进行故障检测.本文方法将KNMF中迭代方法改进为投影梯度方法,通过KNMF将数据的非线性结构捕获,并结合Wasserstein距离消除样本间自相关性影响.通过一个数值例子和基于工业控制系统执行器诊断方法的开发与应用(DAMADICS)过程的实验数据进行仿真实验,与传统核主成分分析(KPCA)、核非负矩阵分解等方法进行对比,仿真结果验证了本文所提方法的有效性. 展开更多
关键词 核非负矩阵分解 非线性过程 动态过程 投影梯度 Wasserstein距离 故障检测
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基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混快速算法 被引量：11
18
作者 刘建军 吴泽彬 +2 位作者 韦志辉 肖亮 孙乐 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期432-437,共6页
约束非负矩阵分解是高光谱图像解混中常用的方法.该方法的求解通常采用投影梯度法,其收敛速度、求解精度和算法稳定性都有待提高.为此,本文针对较优的最小体积约束,提出一种基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混快速算法.首先优化原有... 约束非负矩阵分解是高光谱图像解混中常用的方法.该方法的求解通常采用投影梯度法,其收敛速度、求解精度和算法稳定性都有待提高.为此,本文针对较优的最小体积约束,提出一种基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混快速算法.首先优化原有的最小体积约束模型,然后设计了基于交替方向乘子法的非凸项约束非负矩阵分解算法,最后通过奇异值分解优化迭代步骤.模拟和实际数据实验结果验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 非负矩阵分解 交替方向乘子法 线性光谱解混 最小体积约束
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基于非负矩阵分解的SAR图像目标识别 被引量：25
19
作者 龙泓琳 皮亦鸣 曹宗杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1425-1429,共5页
特征提取是合成孔径雷达自动目标识别的关键技术,同时也是难点问题之一.本文提出了一种基于非负矩阵分解算法与Fisher线性判别方法的合成孔径雷达图像目标识别的方法,通过基于基向量非负加权组合的形式构建SAR目标图像,能充分利用目标... 特征提取是合成孔径雷达自动目标识别的关键技术,同时也是难点问题之一.本文提出了一种基于非负矩阵分解算法与Fisher线性判别方法的合成孔径雷达图像目标识别的方法,通过基于基向量非负加权组合的形式构建SAR目标图像,能充分利用目标的局部空间结构信息提取目标特征信息实现目标识别.首先将水平集分割预处理后的SAR目标图像样本构成初始矩阵,然后利用非负矩阵分解后得到的权向量作为目标图像的特征向量,再通过依据Fisher线性判别构成的分类器,实现对MSTAR数据中3类目标的识别,并与目前已有的几种典型方案进行对比.试验结果表明该方法是可行且有效的,并能够明显提高对目标识别的稳定性和正确率. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 非负矩阵分解 FISHER线性判别
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非负矩阵分解在高光谱图像解混中的应用探讨 被引量：8
20
作者 李二森 张保明 +2 位作者 杨娜 杨靖宇 郭晓刚 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2011年第3期7-10,共4页
从线性混合模型与非负矩阵分解的定义出发,分析非负矩阵分解适用于高光谱图像解混的原因,总结近年来学者们提出的基于非负矩阵分解的光谱解混算法,并重点对SC-NMF、MVC-NMF、APS-NMF算法步骤进行介绍与分析,最后总结非负矩阵分解及其应... 从线性混合模型与非负矩阵分解的定义出发,分析非负矩阵分解适用于高光谱图像解混的原因,总结近年来学者们提出的基于非负矩阵分解的光谱解混算法,并重点对SC-NMF、MVC-NMF、APS-NMF算法步骤进行介绍与分析,最后总结非负矩阵分解及其应用于混合像元分解所面临的问题。 展开更多
关键词 混合像元 光谱解混 非负矩阵分解 线性混合模型 端元
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