基于类别信息和稀疏表示的非负矩阵分解

• 作者: 张骏
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 非负矩阵分解 稀疏表示分类 模式识别
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 607-610
• 页数: 4页
• 分类号: O151
• 字数: 2853字
• 语种: 中文

摘要

非负矩阵分解通过分解得到基矩阵对于非负的矩阵线性表示,该方法已经在模式识别、信息检索、计算机视觉中得到了广泛的应用.对于模式识别问题,基本的非负矩阵分解方法并没有考虑样本的类别信息;除此之外,稀疏表示用于模式识别问题会有更高的识别率.所以提出基于类别信息和稀疏表示的非负矩阵分解用于研究模式识别问题,并且在ORL和YALE人脸库上进行数值实验,实验结果此方法具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张骏	天津大学理学院	1	1	1.0	1.0