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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
1
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。
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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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职称材料
组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析的特征提取方法
被引量：
3
2
作者
高涛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1588-1590,1594,共4页
通过对投影非负矩阵分解(NMF)和二维Fisher线性判别的分析,针对NMF的特征提取存在无监督学习以及特征维数高的问题,提出了组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析(SPGNMFICA)的特征提取方法。首先对样本进行投影梯度的非负矩阵分解...
通过对投影非负矩阵分解(NMF)和二维Fisher线性判别的分析,针对NMF的特征提取存在无监督学习以及特征维数高的问题,提出了组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析(SPGNMFICA)的特征提取方法。首先对样本进行投影梯度的非负矩阵分解,将得到的NMF子图像进行二维Fisher线性判别,主要反映类间差异信息构建子空间;对子空间的向量进行独立分量分析(ICA),得到独立分量特征空间;其次将样本在独立分量特征空间上进行投影;最后使用径向基网络对投影系数进行识别。通用人脸库ORL和YALE的识别实验证明,该算法是一种有效的特征提取和识别方法。
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关键词
人脸识别
梯度非负矩阵分解
径向基网络
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职称材料
基于B(2D)~2PGNMF的ISAR像目标识别
被引量：
2
3
作者
王芳
盛卫星
+1 位作者
马晓峰
王昊
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期863-868,901,共7页
为了更好地利用逆合成孔径雷达(ISAR)像目标的局部空间结构信息和类别信息实现目标识别,该文提出了一种基于分块双向二维投影梯度非负矩阵分解(B(2D)2PGNMF)的ISAR像目标识别方法。采用基向量非负加权组合的形式构建目标像。将B(2D)2PG...
为了更好地利用逆合成孔径雷达(ISAR)像目标的局部空间结构信息和类别信息实现目标识别,该文提出了一种基于分块双向二维投影梯度非负矩阵分解(B(2D)2PGNMF)的ISAR像目标识别方法。采用基向量非负加权组合的形式构建目标像。将B(2D)2PGNMF分解得到的权向量作为特征,通过最近邻分类器完成五类飞机目标的识别。仿真结果表明:在相同的压缩率或相同的基矩阵维数下,二维投影梯度非负矩阵分解(PGNMF)算法比一维PGNMF算法具有更高的识别精度,分块投影梯度非负矩阵分解(BPGNMF)算法的识别结果优于PGNMF算法,B(2D)2PGNMF算法的识别结果优于双向二维投影梯度非负矩阵分解((2D)2PGNMF)算法。在相同的基矩阵维数下,二维PGNMF算法的压缩率高于一维PGNMF算法,BPGNMF算法所需的运行时间最长,(2D)2PGNMF算法的运行时间最短。该文方法在不影响运算效率的同时能获得较好的识别结果。
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关键词
逆合成孔径雷达
分块双向二维投影
梯度非负矩阵分解
目标识别
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职称材料
题名
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
1
作者
高涛
何明一
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第5期1121-1125,共5页
文摘
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。
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
Keywords
Face recognition
Non-negative Matrix Factorization（NMF）
Projected gradient NMF
RBF network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析的特征提取方法
被引量：
3
2
作者
高涛
机构
长安大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1588-1590,1594,共4页
基金
中央高校基本科研业务专项资金资助项目(CHD2011JC067)
国家自然科学基金资助项目(61101215/F010401)
长安大学基础研究支持计划专项基金资助项目
文摘
通过对投影非负矩阵分解(NMF)和二维Fisher线性判别的分析,针对NMF的特征提取存在无监督学习以及特征维数高的问题,提出了组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析(SPGNMFICA)的特征提取方法。首先对样本进行投影梯度的非负矩阵分解,将得到的NMF子图像进行二维Fisher线性判别,主要反映类间差异信息构建子空间;对子空间的向量进行独立分量分析(ICA),得到独立分量特征空间;其次将样本在独立分量特征空间上进行投影;最后使用径向基网络对投影系数进行识别。通用人脸库ORL和YALE的识别实验证明,该算法是一种有效的特征提取和识别方法。
关键词
人脸识别
梯度非负矩阵分解
径向基网络
Keywords
face recognition
projection gradient non-negative matrix factorization
RBF network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于B(2D)~2PGNMF的ISAR像目标识别
被引量：
2
3
作者
王芳
盛卫星
马晓峰
王昊
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期863-868,901,共7页
文摘
为了更好地利用逆合成孔径雷达(ISAR)像目标的局部空间结构信息和类别信息实现目标识别,该文提出了一种基于分块双向二维投影梯度非负矩阵分解(B(2D)2PGNMF)的ISAR像目标识别方法。采用基向量非负加权组合的形式构建目标像。将B(2D)2PGNMF分解得到的权向量作为特征,通过最近邻分类器完成五类飞机目标的识别。仿真结果表明:在相同的压缩率或相同的基矩阵维数下,二维投影梯度非负矩阵分解(PGNMF)算法比一维PGNMF算法具有更高的识别精度,分块投影梯度非负矩阵分解(BPGNMF)算法的识别结果优于PGNMF算法,B(2D)2PGNMF算法的识别结果优于双向二维投影梯度非负矩阵分解((2D)2PGNMF)算法。在相同的基矩阵维数下,二维PGNMF算法的压缩率高于一维PGNMF算法,BPGNMF算法所需的运行时间最长,(2D)2PGNMF算法的运行时间最短。该文方法在不影响运算效率的同时能获得较好的识别结果。
关键词
逆合成孔径雷达
分块双向二维投影
梯度非负矩阵分解
目标识别
Keywords
inverse synthetic aperture radar
block two-directional and two-dimensional non-negative matrix factorization with projected gradient
target recognition
分类号
N55 [自然科学总论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进投影梯度非负矩阵分解的单训练样本特征提取研究
高涛
何明一
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析的特征提取方法
高涛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于B(2D)~2PGNMF的ISAR像目标识别
王芳
盛卫星
马晓峰
王昊
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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职称材料
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