基于线性投影结构的非负矩阵分解

• 作者: 李乐 章毓晋
• 来源期刊: 自动化学报
• 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
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 23-39
• 页数: 17页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2010.00023

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章毓晋		125	4563	34.0	65.0
2	李乐		9	244	3.0	9.0