核非负矩阵因子及其在表情识别中的应用 被引量：1

1

作者 黄勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第17期175-177,共3页

提出了一种基于核非负矩阵因子分解的人脸表情识别方法。该算法引入核函数并结合NMF进行表情特征提取,称之为PNMF、GNMF。与NMF等不同,PNMF、GNMF通过基于核的非线性映射可从原始表情数据中提取更多的有用信息,包括线性的和非线性的,尽... 提出了一种基于核非负矩阵因子分解的人脸表情识别方法。该算法引入核函数并结合NMF进行表情特征提取,称之为PNMF、GNMF。与NMF等不同,PNMF、GNMF通过基于核的非线性映射可从原始表情数据中提取更多的有用信息,包括线性的和非线性的,尽可能地保留原始的表情信息。基于CED-WYU(1.0)和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明,基于核的NMF特征提取方法能有效地提高识别率及效率。 展开更多

关键词 非负矩阵因子分解 极核非负矩阵因子分解 高斯核非负矩阵因子分解 表情识别

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非负矩阵因子分解算法解析手性药物重叠峰的HPLC-DAD数据 被引量：3

2

作者 蒋淑敏 宋瑞 +1 位作者 高洪涛 胡育筑 《中国药科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期432-437,共6页

目的:研究非负矩阵因子分解算法(NMF)用于手性药物HPLC-DAD二维数据解析的可行性及其影响因素。方法:根据化学波谱的基本特征如色谱的单峰性改进NMF算法。考查组分之间色谱分离度、光谱相似程度以及迭代次数对模拟重叠峰解析结果的影响... 目的:研究非负矩阵因子分解算法(NMF)用于手性药物HPLC-DAD二维数据解析的可行性及其影响因素。方法:根据化学波谱的基本特征如色谱的单峰性改进NMF算法。考查组分之间色谱分离度、光谱相似程度以及迭代次数对模拟重叠峰解析结果的影响,并将NMF算法应用于实测体系盐酸舍曲林对映异构体体(cis-1R,4R;cis-1S,4S)重叠峰解析。结果:解析结果表明,在色谱严重重叠,光谱相似甚至完全相同时,在合适的迭代次数下,NMF能解析出重叠峰中各单组分的光谱和相应色谱。结论该种二维数据的解析方法,将为混合样本特别是手性药物混合体系的分析提供新途径。 展开更多

关键词 非负矩阵因子分解(NMF) 重叠峰的解析 手性药物 HPLC-DAD数据

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基于多核非负矩阵分解的机械故障诊断 被引量：2

3

作者 杨永生 张优云 朱永生 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期251-258,共8页

在机械设备故障诊断研究领域中,系统采集的原始监测数据经过处理得到的结果往往是数据量很大,维数很高的图像数据,因此,从高维图像中获取敏感特征是当前故障诊断领域中面临的一项关键技术。本文提出了基于多核非负矩阵分解的机械设备故... 在机械设备故障诊断研究领域中,系统采集的原始监测数据经过处理得到的结果往往是数据量很大,维数很高的图像数据,因此,从高维图像中获取敏感特征是当前故障诊断领域中面临的一项关键技术。本文提出了基于多核非负矩阵分解的机械设备故障诊断方法,该方法克服了传统故障诊断需对机械设备信号进行特征提取而造成信息丢失,通过应用多核非负矩阵分解方法进行降维,然后结合多核支持向量机实现对降维后的数据直接进行识别。实验证明该方法可降低原始数据特征的维数,提高分类运算的效率以及故障诊断的识别率。 展开更多

关键词 多核非负矩阵分解 支持向量机 故障诊断 数据降维

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基于核非负矩阵分解的有向图聚类算法 被引量：3

4

作者 陈献 胡丽莹 +1 位作者 林晓炜 陈黎飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3447-3454,共8页

现有的有向图聚类算法大多基于向量空间中节点间的近似线性关系假设,忽略了节点间存在的非线性相关性。针对该问题,提出一种基于核非负矩阵分解(KNMF)的有向图聚类算法。首先,引入核学习方法将有向图的邻接矩阵投影到核空间,并通过特定... 现有的有向图聚类算法大多基于向量空间中节点间的近似线性关系假设,忽略了节点间存在的非线性相关性。针对该问题,提出一种基于核非负矩阵分解(KNMF)的有向图聚类算法。首先,引入核学习方法将有向图的邻接矩阵投影到核空间,并通过特定的正则项约束原空间及核空间中节点间的相似性。其次,提出了图正则化核非对称NMF算法的目标函数,并在非负约束条件下通过梯度下降方法推导出一个聚类算法。该算法在考虑节点连边的方向性的同时利用核学习方法建模节点间的非线性关系,从而准确地揭示有向图中潜在的结构信息。最后,在专利-引文网络(PCN)数据集上的实验结果表明,簇的数目为2时,和对比算法相比,所提算法将DB值和DQF值分别提高了约0.25和8%,取得了更好的聚类质量。 展开更多

关键词 有向图聚类 核非负矩阵分解 核学习方法 正则化 节点相似性

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带核方法的判别图正则非负矩阵分解 被引量：2

5

作者 李向利 张颖 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第11期1899-1907,共9页

非负矩阵分解(NMF)是一种非常有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域。然而NMF是一种无监督的方法,没有使用数据的标签信息,也不能捕获数据固有的几何结构,并且这是一种线性的方法,不能处理数据是非线性的情况。为此,提出了一种... 非负矩阵分解(NMF)是一种非常有效的数据降维方法,广泛应用于图像聚类等领域。然而NMF是一种无监督的方法,没有使用数据的标签信息,也不能捕获数据固有的几何结构,并且这是一种线性的方法,不能处理数据是非线性的情况。为此,提出了一种带核方法的判别图正则非负矩阵分解算法。该算法使用了部分有标签数据的标签信息,加入了图正则项来捕获数据的几何结构,使用核方法解决了数据非线性的问题,分解的结果能够有效地提高聚类效果。一般的非负矩阵分解迭代更新的初始化是随机产生的,使用一种"热启动"的策略,减小了结果的随机性。在几种图片数据集上使用该算法进行聚类实验,并与一些先进算法进行了比较,实验结果证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 非负矩阵分解(NMF) 半监督聚类 图正则 核方法

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高斯核非负矩阵因子及其在表情识别中的应用

6

作者 黄勇 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第6期273-274,292,共3页

提出一种基于高斯核非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法引入高斯核函数并结合NMF(Non-negative Matrix Factorization)进行表情特征提取,称之为GKNMF。与NMF、2DNMF(2-Dimensional Non-negative Matrix Factorization)等方法不同,G... 提出一种基于高斯核非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法引入高斯核函数并结合NMF(Non-negative Matrix Factorization)进行表情特征提取,称之为GKNMF。与NMF、2DNMF(2-Dimensional Non-negative Matrix Factorization)等方法不同,GKNMF通过基于高斯核的非线性映射可从原始表情数据中提取更多线性和非线性的有用信息,尽可能地保留原始的表情信息。根据JAFFE和CED-WYU(1.0)两个表情数据库的识别结果表明,GKNMF特征提取方法能有效地提高识别率。 展开更多

关键词 非负矩阵因子 2维非负矩阵因子 高斯核非负矩阵因子 表情识别

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采用核鲁棒非负矩阵分解的执行器动态过程故障检测

7

作者 王印松 孙天舒 +2 位作者 丁梦婷 袁环环 解沛然 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期819-829,共11页

作为流程工业中控制系统的重要组成部分,执行器的正常工作对确保生产过程的安全性和可靠性具有重要意义.针对处于动态调节中的执行器,提出一种基于核鲁棒非负矩阵分解(KRNMF)的故障检测方法.首先,利用正常状态下的历史数据构建流量特性... 作为流程工业中控制系统的重要组成部分,执行器的正常工作对确保生产过程的安全性和可靠性具有重要意义.针对处于动态调节中的执行器,提出一种基于核鲁棒非负矩阵分解(KRNMF)的故障检测方法.首先,利用正常状态下的历史数据构建流量特性曲线,获取完备的动态工况训练集.其次,为克服运行数据动态特征、非线性特征,在核非负矩阵分解的基础上引入稀疏误差矩阵,隔离异常数据.同时,构造新的SPE统计量并使用核密度估计确定其控制限.通过DAMADICS仿真、水箱平台以及火电厂减温水调节阀实际数据的对比实验,验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 核鲁棒非负矩阵分解 执行器 动态调节 故障检测 SPE统计量

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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

8

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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基于加权核非负矩阵分解的短文本聚类算法 被引量：2

9

作者 曹大为 贺超波 +1 位作者 陈启买 刘海 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2180-2184,2191,共6页

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)... 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%。 展开更多

关键词 核方法 短文本聚类 非负矩阵分解 核技巧 迭代优化求解

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基于先验知识的非负矩阵半可解释三因子分解算法 被引量：1

10

作者 陈露 张晓霞 于洪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期671-675,共5页

非负矩阵三因子分解是潜在因子模型中的重要组成部分,由于能将原始数据矩阵分解为三个相互约束的潜因子矩阵,被广泛应用于推荐系统、迁移学习等研究领域,但目前还没有非负矩阵三因子分解的可解释性方面的研究工作。鉴于此,将用户评论文... 非负矩阵三因子分解是潜在因子模型中的重要组成部分,由于能将原始数据矩阵分解为三个相互约束的潜因子矩阵,被广泛应用于推荐系统、迁移学习等研究领域,但目前还没有非负矩阵三因子分解的可解释性方面的研究工作。鉴于此,将用户评论文本信息当作先验知识,设计了一种基于先验知识的非负矩阵半可解释三因子分解(PE-NMTF)算法。首先利用情感分析技术提取用户评论文本信息的情感极性偏好;然后更改了非负矩阵三因子分解算法的目标函数和更新公式,巧妙地将先验知识嵌入到算法中;最后在推荐系统冷启动任务的Yelp和Amazon数据集以及图像零次识别任务的AwA和CUB数据集上与非负矩阵分解、非负矩阵三因子分解算法做了大量对比实验,实验结果表明所提算法在均方根误差(RMSE)、归一化折损累计增益(NDCG)、归一化互信息(NMI)和准确率(ACC)上都表现优异,且利用先验知识进行非负矩阵三因子分解的解释具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 非负矩阵三因子分解 推荐系统 可解释机器学习 先验知识 潜在因子模型

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多图正则多核非负矩阵分解高光谱图像解混 被引量：2

11

作者 刘敬 李康欣 +1 位作者 张悠 刘逸 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第14期1657-1668,共12页

针对高光谱遥感图像的非线性解混问题,提出一种多图正则多核非负矩阵分解(MGMKNMF)算法,构造了多核空间中的多图正则项,并基于此构造了包含多核空间的多图正则项、多核权重正则项和多图权重正则项的MGMKNMF目标函数。MGMKNMF可在学习端... 针对高光谱遥感图像的非线性解混问题,提出一种多图正则多核非负矩阵分解(MGMKNMF)算法,构造了多核空间中的多图正则项,并基于此构造了包含多核空间的多图正则项、多核权重正则项和多图权重正则项的MGMKNMF目标函数。MGMKNMF可在学习端元与丰度的过程中更新多核权重和多图权重,在合适的多核空间精确构造输入数据的图,解决了图权重和核权重的参数选择的问题。相比核非负矩阵分解(KNMF)的单一核,多核可确定更合适的核空间;相比图正则非负矩阵分解(GNMF)的单一图,多图更准确可靠。2个实测数据集和2个模拟数据集上的实验结果表明MGMKNMF算法是有效的。与GNMF、不含纯像元的核非负矩阵分解、核稀疏非负矩阵分解、基于核的字典剪枝非线性光谱解混、多图正则核非负矩阵分解算法相比,所提MGMKNMF算法在Cuprite和JasperRidge真实地物数据集上平均光谱角距离(SAD)值最优,分别为0.0921和0.0970;在HAPKE和广义双线性模型模拟数据集上平均SAD最优,分别是0.1375和0.1456,均方根误差值表现也最好,分别为0.0506和0.0570。 展开更多

关键词 解混 多图正则多核非负矩阵分解 正则化 高光谱图像

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面向Web服务QoS预测的非负矩阵分解模型 被引量：4

12

作者 苏凯 马良荔 +1 位作者 孙煜飞 郭晓明 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1358-1366,共9页

针对目前QoS预测算法准确度不高的问题,提出通过挖掘已有QoS观测数据中的近邻信息和隐含特征信息而实现服务QoS预测的方法.建立QoS预测的矩阵分解因子模型,将QoS预测问题转化为稀疏QoS矩阵下的模型参数期望最大化(EM)估计问题,提出结合... 针对目前QoS预测算法准确度不高的问题,提出通过挖掘已有QoS观测数据中的近邻信息和隐含特征信息而实现服务QoS预测的方法.建立QoS预测的矩阵分解因子模型,将QoS预测问题转化为稀疏QoS矩阵下的模型参数期望最大化(EM)估计问题,提出结合近邻信息的非负矩阵分解算法NCNMF+EM对该问题进行求解.算法综合利用了QoS矩阵中的近邻信息和隐含特征信息,可以实现对不同类型QoS属性值的准确预测.实验结果表明,采用该方法可以显著地提高服务QoS的预测准确度,且算法的运行时间随着矩阵规模的增大呈线性增长,可以应用于大规模的QoS预测问题中. 展开更多

关键词 WEB服务 服务选择 QoS预测 矩阵因子模型 非负矩阵分解 期望最大化估计

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基于核凸非负矩阵分解算法的故障检测方法

13

作者 祝朋艳 徐进学 张学磊 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第6期87-95,共9页

针对工业过程中复杂的高维非线性采样数据,提出一种基于核凸非负矩阵分解算法的故障检测方法。利用核函数在高维空间中重构原始数据,并用主元分析法对映射后的数据进行白化预处理;对白化后数据进行凸包非负矩阵分解,同时利用图正则化约... 针对工业过程中复杂的高维非线性采样数据,提出一种基于核凸非负矩阵分解算法的故障检测方法。利用核函数在高维空间中重构原始数据,并用主元分析法对映射后的数据进行白化预处理;对白化后数据进行凸包非负矩阵分解,同时利用图正则化约束保持数据集在整个分解过程中的固有几何结构不发生改变;建立N^(2)和SPE统计量并计算控制限作为数据状态的判别依据。采用TE过程数据集进行仿真实验,结果表明核凸非负矩阵分解算法对过程数据的故障检测具有较好的效果。 展开更多

关键词 故障检测 核主元分析 凸包非负矩阵分解 图正则化约束

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一种应用于信号表示的非负矩阵分解算法 被引量：2

14

作者 古今 王保云 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第7期1649-1653,共5页

从信号表示的角度出发,提出一种新的非负矩阵分解方法.与传统非负矩阵分解(Y=DX)方法中要求基矩阵D和系数矩阵X均为非负不同,该方法只约束基矩阵元素为非负,这既保持了非负基的良好物理意义,又放宽了信号的组合方式.文中给出了非负基矩... 从信号表示的角度出发,提出一种新的非负矩阵分解方法.与传统非负矩阵分解(Y=DX)方法中要求基矩阵D和系数矩阵X均为非负不同,该方法只约束基矩阵元素为非负,这既保持了非负基的良好物理意义,又放宽了信号的组合方式.文中给出了非负基矩阵D构造算法,设计了相应的迭代算法,并证明了算法的收敛性.算法性能通过两个试验来验证,首先构造非负矩阵验证算法的因子分解能力和表示精度,然后在人脸数据库上验证算法在分类中的准确性和鲁棒性.实验表明,该方法对非负信号的表示精度高,且在人脸图像恢复和人脸识别的实验中均有较好性能. 展开更多

关键词 非负矩阵分解 字典学习 信号表示 低秩逼近 非负因子抽取

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基于最大熵与相关性分析的非负矩阵分解 被引量：2

15

作者 冯本勇 徐勇军 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第9期267-277,共11页

为解决传统非负矩阵分解不考虑潜在因子的相关性与分布特征等缺点,提出一种基于最大熵与相关性分析的非负矩阵分解方法。利用最大熵原理描述非负矩阵分解中的潜在因子分布,以捕捉语义质量的潜在因子特性,并提出一种基于相似性的方法来... 为解决传统非负矩阵分解不考虑潜在因子的相关性与分布特征等缺点,提出一种基于最大熵与相关性分析的非负矩阵分解方法。利用最大熵原理描述非负矩阵分解中的潜在因子分布,以捕捉语义质量的潜在因子特性,并提出一种基于相似性的方法来度量差异性。将自适应加权策略引入因子间的相互关系,使得每个潜在因子能够无监督地获得自适应权重,并对自适应加权的潜在因子进行非线性变换。在多个数据集上的实验结果表明,该方法能够提升传统方法的效果。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 最大熵原理 自适应加权 潜在因子 相关性

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非负矩阵分解的复杂网络社团检测方法 被引量：2

16

作者 付立东 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第11期2449-2451,共3页

为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化了评估与发现社团的模块密度函数(即D值)。通过模块密度的优化进程,证明了模块函数的最大化与非负矩阵分解目标函数(SNMF)的等价性。基于这种等价性,设计了一种新的基于模块密度函SNMF算法,并且... 为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化了评估与发现社团的模块密度函数(即D值)。通过模块密度的优化进程,证明了模块函数的最大化与非负矩阵分解目标函数(SNMF)的等价性。基于这种等价性,设计了一种新的基于模块密度函SNMF算法,并且讨论了该算法的复杂性。在一个经典的计算机产生的随机网络中检验了该算法,特别地,当社团结构变模糊时,实验结果表明该算法在发现复杂网络社团上是有效的。 展开更多

关键词 复杂网络 社团结构 模块密度 核k方法 非负矩阵分解

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一种基于加权非负矩阵分解的多维用户人格特质识别算法 被引量：6

17

作者 王萌萌 左万利 +1 位作者 王英 王鑫 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2562-2577,共16页

随着社会媒体的普及,用户信息的爆炸式增长为深入理解在线用户行为提供了非常丰富的信息源.由于用户人格特质是用户行为的主要驱动力,人格特质的差异可能会对用户的在线行为产生一定的影响,因此,用户人格特质识别问题近年来受到了众多... 随着社会媒体的普及,用户信息的爆炸式增长为深入理解在线用户行为提供了非常丰富的信息源.由于用户人格特质是用户行为的主要驱动力,人格特质的差异可能会对用户的在线行为产生一定的影响,因此,用户人格特质识别问题近年来受到了众多学者的关注.首先,基于用户网络结构信息和用户发布内容信息序列构建用户人格特质识别特征,并根据特征重要性为其分配权重.然后,以用户人格特质相关因子约束目标函数,从用户社会网络结构特征、语言学特征和情感特征三个维度利用非负矩阵分解方法识别社会网络中用户的五大人格特质.最后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并通过实验以更细的粒度进一步验证了用户人格特质之间相关性的存在,同时证明了特征权重和用户人格特质间的相关性在用户人格特质识别问题中的重要性.文中为社会网络中的多维用户人格特质识别问题提供了一种新思路. 展开更多

关键词 多维用户人格特质识别 非负矩阵分解 用户人格特质相关因子 五大人格特质 社交网络

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基于非负矩阵分解的熔池图像识别方法 被引量：6

18

作者 裴莹蕾 王克鸿 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期930-937,共8页

为探求视觉传感智能识别焊接缺陷技术,利用电荷耦合器件(CCD)相机采集了熔化极气体保护焊(GMAW)熔池图像,分析了不同工艺条件下熔池动态变化过程及所对应的焊接缺陷,提出利用非负矩阵分解法对熔池图像进行解析,得到熔池图像的特征矩阵... 为探求视觉传感智能识别焊接缺陷技术,利用电荷耦合器件(CCD)相机采集了熔化极气体保护焊(GMAW)熔池图像,分析了不同工艺条件下熔池动态变化过程及所对应的焊接缺陷,提出利用非负矩阵分解法对熔池图像进行解析,得到熔池图像的特征矩阵。通过最小二乘法计算未知焊接过程测试图像在特征矩阵的投影值,给出了焊接缺陷的自动识别方法。研究结果表明,焊接质量和熔池稳定程度有关联,熔池紊乱表现为熔池轮廓波动、浮渣离散等特点,熔池稳定程度下降伴随着焊接质量的下降,以及焊缝出现缺陷。利用非负矩阵分解法得到的熔池图像特征矩阵,能够对原始图像进行整体性描述(如熔池轮廓)和局部性描述(如浮渣区域、电弧区域等),具有物理可解释性,可用于识别焊接缺陷。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 图像识别 焊接熔池 焊接缺陷 熔化极气体保护焊

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基于核非负分解的人脸图像特征提取与分类

19

作者 杨宝 朱启兵 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第35期199-202,共4页

针对非负矩阵分解算法在样本维数过高情况下收敛效果差的问题,提出了一种核矩阵非负分解算法。通过核映射方法获得表征样本间相似度的核矩阵,以减小样本类内散度,增大样本类间散度,从而改善样本内部噪声干扰,提高样本间的线性可分度;再... 针对非负矩阵分解算法在样本维数过高情况下收敛效果差的问题,提出了一种核矩阵非负分解算法。通过核映射方法获得表征样本间相似度的核矩阵,以减小样本类内散度,增大样本类间散度,从而改善样本内部噪声干扰,提高样本间的线性可分度;再将核矩阵在非负条件约束下分解为基向量及其加权系数矩阵,用系数矩阵作为原样本特征。经人脸图像特征提取与分类实验验证,新算法可更好地提取高维人脸图像的低维特征,提高分类正确率。 展开更多

关键词 核矩阵 非负分解 人脸图像 特征提取

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基于非负张量分解的音频分类方法

20

作者 杨立东 谢湘 +1 位作者 王晶 匡镜明 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期761-764,共4页

为了提高音频数据分类正确率,提出一种通过非负张量分解(NTF)的分类方法.音频信号经过预处理后,提取声学特征和感知特征参数,然后构建非负的3阶音频张量,其各阶分别对应特征、帧、样本;其次,通过NTF得到每一类音频的核张量与因子矩阵,... 为了提高音频数据分类正确率,提出一种通过非负张量分解(NTF)的分类方法.音频信号经过预处理后,提取声学特征和感知特征参数,然后构建非负的3阶音频张量,其各阶分别对应特征、帧、样本;其次,通过NTF得到每一类音频的核张量与因子矩阵,让测试样本构建的张量与各类型音频的因子矩阵的转置进行张量乘,得到对核张量的近似;最后,通过Frobenius范数进行相似性度量,完成分类.使用古典音乐、流行音乐、语音、噪声4种类型的音频数据测试分类效果.结果表明,平均分类正确率在85%,以上,说明该方法可以有效地完成音频分类. 展开更多

关键词 音频分类 非负张量分解 特征提取 因子矩阵

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