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摘要:
为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据,把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中,即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维.最后,将该算法应用于手写数字图像库中,实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性.
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文献信息
篇名 基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 非负矩阵分解 稀疏约束 张量分解
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 多媒体技术
研究方向 页码范围 2871-2873
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 2027字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.10.2871
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗斌 安徽大学计算机科学与技术学院 181 1213 16.0 25.0
2 涂铮铮 安徽大学计算机科学与技术学院 23 126 7.0 10.0
3 刘亚楠 安徽大学计算机科学与技术学院 5 136 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
非负矩阵分解
稀疏约束
张量分解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
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