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基于相关性分析的高光谱解混算法，通常缺少对高光谱图像空间和光谱相关性特征的综合分析与利用，或对于先验知识的依赖程度较高。本文提出一种基于混合像元空间与谱间相关性模型的NMF线性盲解混算法。具体包括：通过改进马尔科夫随机场（MRF）模型，建立相邻像元间的空间相关模型；利用复杂度映射技术，建立相邻波段间的光谱相关模型；在NMF目标函数外部和内部分别引入上述两种模型，作为盲解混算法的约束条件。试验结果表...
THE COMPARISON BETWEEN NMF AND ICA IN PIGMENT MIXTURE IDENTIFICATION OF ANCIENT CHINESE PAINTINGS
Hyperspectral Imaging Painting Relics Blind Source Separation Algorithm Non-negative Matrix Factorization Independent Component Analysis
2018/5/15
Since the colour in painting cultural relics observed by our naked eyes or hyperspectral cameras is usually a mixture of several kinds of pigments, the mixed pigments analysis will be an important sub...
基于sc-NMF的高光谱图像融合
高光谱图像融合 非负矩阵分解 光谱保持 质量评价
2016/9/1
将高光谱图像与全色图像融合，所得融合数据对于后续的其它高光谱图像处理非常有帮助。区别于传统方法，针对高光谱图像特点，引入了光谱约束项，改进并建立基于光谱约束的非负矩阵分解（spectral-constrained nonnegative matrix factorization，sc-NMF）。改进后，该模型首先在光谱约束前提下，对高光谱图像进行非负矩阵分解，对分解所得基底进行增强，再重建高光谱图...
保持几何结构的一个改进的NMF 算法
非负矩阵分解 几何结构 分离性 聚类
2012/9/10
非负矩阵分解（NMF）是一种基于局部的数据挖掘方法。算法的非负约束使其很适合处理图像等非负数据。然而，原始的NMF 算法和多数改进的NMF 算法并未明确考虑数据的几何结构。本文提出一种改进的非负矩阵分解算法，在矩阵分解过程中明确考虑了数据集的几何信息，包括类内数据和类间数据的关系。在COIL20 和ALOI 数据库上的测试结果表明了算法的有效性。
基于NMF与CMB耦合应用的水体污染源解析方法
非负约束因子分析 化学质量平衡模型 污染源解析 水体污染
2012/7/16
通过定量方法筛选出特征污染物,开展污染源解析,这是进行环境质量评估、环境风险评价、污染物削减的重要依据,也是切实有效地控制污染,保障环境安全的重要前提.化学质量平衡模型和非负约束因子分析模型是污染源解析中较为有效的两种方法,各自具有特定的应用优势,但同时也都存在一定的应用局限性.通过非负约束因子模型与化学质量模型的耦合应用,充分利用非负约束因子模型反推出线性无关的主要污染源指纹图谱,再利用成熟的化...
基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的图像哈希(image hashing)算法对图像有损压缩，低通滤波、尺度拉伸等处理具有很好的稳健性，但对图像旋转比较敏感。为此，该文在对NMF哈希算法的分块模式进行深入研究的基础上，提出一种可抗旋转攻击的NMF图像哈希算法。该方法通过对随机分块的区域进行限制，并选择合适的分块尺寸来减轻旋转攻击对图像造...
结合图像融合的PCA与NMF相融合的人脸识别
图像融合 主成分分析（PCA） 非负矩阵分解（NMF）
2009/12/10
提出一种结合图像融合的PCA与NMF相融合的人脸识别的识别方法。采用小波变换对图像进行处理，对于包含主要信息的低频子图用PCA进行特征抽取，而其他三个高频子图，虽然描述信息相对较少但包含重要的分类信息。为了减少计算量，对高频子图进行图像融合，再用NMF进行特征抽取，采用最近邻分类方法进行分类。最后对这两个识别结果进行加权处理，得到最终的识别结果。实验证明可以有效地提高识别率。
NMF与LDA相结合的彩色人脸识别
人脸识别 非负矩阵分解 线性判别分析
2009/12/3
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CMU PIE人脸数据库上...
Fisher’s linear discriminant (FLD) and support vector machine (SVM) in non-negative matrix factorization (NMF) residual space for face recognition
face recognition Fisher linear discriminant non-negative matrix factorization residual image
2011/5/9
A novel method of Fisher’s linear discriminant (FLD) in the residual space is put forward for
the representation of face images for face recognition, which is robust to the slight local
feature chan...
基于CSVD-NMF的人脸识别算法
类估计基空间奇异值分解 非负矩阵因子 特征提取
2009/8/13
基于SVD的人脸识别算法具有共同的缺点，即不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致，从而造成识别率低下。该文分析2种改进的类估计基空间奇异值分解算法(CSVD)，通过对比实验选择出其中一种具有优势的CSVD算法。并在特征提取环节，提出CSVD算法与非负矩阵因子算法特征数据相融合的人脸识别算法。在ORL数据库上的实验结果表明，该结合方法有效地提高了识别率和训练速度。
基于NMF分组策略的人脸识别
非负矩阵分解 人脸识别 基图像
2009/8/12
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。
NMF初始化研究及其在文本分类中的应用
非负矩阵分解 模糊C平均 文本分类
2009/8/3
对非负矩阵分解的初始化进行研究，提出针对文本分类的主成分分析(PCA)、有监督PCA(SPCA)和模糊C平均3种初始化方法并进行了实验。多类文本分类的实验结果表明，这些方法有效地解决了初值对结果的影响问题，不同程度地提高了文本分类结果，其中SPCA优于其他2种方法。
基于小波域NMF特征提取的SAR图像目标识别方法
合成孔径雷达 特征提取 识别
2009/5/11
该文提出了一种基于小波域非负矩阵分解特征提取的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法对图像二维离散小波分解后提取低频子带图像，用非负矩阵分解对低频子带图像提取特征向量作为目标的特征，利用支持向量机进行分类完成目标识别。将该方法用于对MSTAR数据中三类目标识别，识别率最高可达97.51%，明显提高了目标的正确识别率。实验结果表明，该方法是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。
基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法
图像融合 非负矩阵分解 特征基
2009/4/24
提出了一种基于非负矩阵分解的多光谱图像与全色图像的融合算法。在非负矩阵分解过程中，将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作为原始数据，非负矩阵分解得到的特征基包含了原始图像的整体特征，将高分辨率图像与分解得到的特征基中的第一特征基作直方图匹配，并代替第一特征基。利用特征基进行重构，得到具有较高的空间分辨率和保持原有多光谱图像的光谱信息的融合图像。主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明，基于...