NMF和Isomap相结合的图像检索新方法

• 作者: 刘婷婷 郑宏亮 闫德勤
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 非负矩阵分解 数据降维 多维尺度分析 Isomap 图像检索
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2372-2374
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.103

摘要

非负矩阵分解(NMF)能够提取图像的局部特征,是一种基于局部的数据挖掘方法,在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表空间上的分布,但NMF并未考虑数据的内在几何结构.提出了一种新颖的基于非负矩阵分解与非线性降维方法Isomap相结合的新方法,全局的非线性降维方法Isomap能发现数据的内在结构和相关性,使高维数据在低维空间变得可视化.将本算法应用于图像检索,实验表明,该方法能够更加准确地获取信息,提高检索的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑宏亮	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	25	128	7.0	10.0
2	闫德勤	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	124	1071	15.0	28.0
3	刘婷婷	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	9	29	3.0	5.0