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SENSC：一个稳定高效的非负稀疏编码算法 被引量：2
1
作者 李乐 章毓晋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期1257-1271,共15页
非负稀疏编码(Nonnegative sparse coding,NSC)己成功应用在很多领域的研究中.目前使用的NSC算法通过梯度投影法和基于辅助函数的乘性更新法相结合来实现,其性能受迭代步长的影响很大,且效率较低.为增强NSC的可应用性,本文通过对一组凸... 非负稀疏编码(Nonnegative sparse coding,NSC)己成功应用在很多领域的研究中.目前使用的NSC算法通过梯度投影法和基于辅助函数的乘性更新法相结合来实现,其性能受迭代步长的影响很大,且效率较低.为增强NSC的可应用性,本文通过对一组凸超抛物面函数做交替最小化米实现NSC,并依据凸超抛物面特性、点到非负数集合的投影规则以及点到原点处单位超球的投影规则构造了一个无用户定义优化参数的稳定高效的NSC算法—SENSC.从数学角度,文中推断了,SENSC比现有算法高效且它的解优于当前算法的解,证明了它的稳定性和收敛性.实验验证了上述理论推断的正确,说明了,SENSC调节编码稀疏性的能力比已有算法更强. 展开更多
关键词 非负稀疏编码 非负矩阵分解 稀疏编码 超抛物面
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一种适合弱标签数据集的图像语义标注方法 被引量：3
2
作者 田枫 沈旭昆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2405-2418,共14页
真实环境下数据集中广泛存在着标签噪声问题,数据集的弱标签性已严重阻碍了图像语义标注的实用化进程.针对弱标签数据集中的标签不准确、不完整和语义分布失衡现象,提出了一种适用于弱标签数据集的图像语义标注方法.首先,在视觉内容与... 真实环境下数据集中广泛存在着标签噪声问题,数据集的弱标签性已严重阻碍了图像语义标注的实用化进程.针对弱标签数据集中的标签不准确、不完整和语义分布失衡现象,提出了一种适用于弱标签数据集的图像语义标注方法.首先,在视觉内容与标签语义的一致性约束、标签相关性约束和语义稀疏性约束下,通过直推式学习填充样本标签,构建样本的近似语义平衡邻域.鉴于邻域中存在噪声干扰,通过多标签语义嵌入的邻域最大边际学习获得距离测度和图像语义的一致性,使得近邻处于同一语义子空间.然后,以近邻为局部坐标基,通过邻域非负稀疏编码获得目标图像和近邻的部分相关性,并构建局部语义一致邻域.以邻域内的语义近邻为指导并结合语境相关信息,进行迭代式降噪与标签预测.实验结果表明了方法的有效性. 展开更多
关键词 图像语义标注 弱标签数据集 测度学习 非负稀疏编码 语义近邻
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基于自正则化非负编码和自适应距离度量学习的视频人脸识别 被引量：1
3
作者 曾贤灏 李向伟 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第12期118-122,149,共6页
针对鲁棒人脸识别中K近邻分类无法利用图像集中附加信息的问题,提出基于自正则化非负编码(SRNNC)和自适应距离度量学习的方法。首先,利用样本图像和从样本获得的仿射包模型联合表示一幅图像并进行自正则化非负编码;然后,通过保留大间距... 针对鲁棒人脸识别中K近邻分类无法利用图像集中附加信息的问题,提出基于自正则化非负编码(SRNNC)和自适应距离度量学习的方法。首先,利用样本图像和从样本获得的仿射包模型联合表示一幅图像并进行自正则化非负编码;然后,通过保留大间距架构中数据之间的相似关系来学习更具判别性的马氏距离度量;最后,利用维度加权马氏距离和K近邻分类器完成人脸分类。针对灰度像素值和局部二值模式进行测试,在UCSD/Honda、CMU Moby和You Tube明星数据集上的实验表明,相比其他几种较为新颖的识别方法,该方法取得了更好的识别性能。 展开更多
关键词 自正则化非负编码 自适应 距离度量学习 视频人脸识别 马氏距离
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一种优化自正则化非负编码的图像集人脸识别方法
4
作者 张志勋 曾贤灏 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第4期620-622,共3页
针对图像集分类中无法确保特征空间的每个位置上的良好性能的问题,提出一种优化自正则化非负编码方法。首先,将图像集由萁样本图像和从样本获得的仿射包联合表示,并将其集间距离表示为自正则化非负约束的仿射包的最近点间的距离;然后,... 针对图像集分类中无法确保特征空间的每个位置上的良好性能的问题,提出一种优化自正则化非负编码方法。首先,将图像集由萁样本图像和从样本获得的仿射包联合表示,并将其集间距离表示为自正则化非负约束的仿射包的最近点间的距离;然后,通过维度加权马氏距离进行度量;最后,利用K近邻分类器完成人脸分类。结果表明:在UCSD/Honda明星数据集上针对灰度像素值模式的实验相比其他几种较为新颖的识别方法具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 图像集分类 自正则化非负编码 视频人脸识别 马氏距离
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基于二维非负矩阵分解的1kb/s WI语音编码算法 被引量：3
5
作者 薛二娟 鲍长春 李如玮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1574-1579,共6页
本文针对波形内插(WI)语音编码模型和参数量化等技术进行了研究,并最终提出了一种基于二维非负矩阵分解的1kb/s波形内插(2DNMF-WI)语音编码算法.文中采用二维非负矩阵分解(2D-NMF)方法来分解语音特征波形(CW),该分解方法在行和列两个方... 本文针对波形内插(WI)语音编码模型和参数量化等技术进行了研究,并最终提出了一种基于二维非负矩阵分解的1kb/s波形内插(2DNMF-WI)语音编码算法.文中采用二维非负矩阵分解(2D-NMF)方法来分解语音特征波形(CW),该分解方法在行和列两个方向上同时压缩CW幅度谱矩阵的维数,使得CW幅度谱矩阵降维后得到的编码矩阵维数较小,易于量化.此外,在甚低速率语音编码中,由于没有足够的比特数来描述编码参数,往往很难得到高质量的合成语音.本算法采用两帧联合编码、帧间后向预测三级矢量量化、离散余弦变换(DCT)和分裂式矩阵量化等技术来降低编码速率和改善音质.非正式主观听觉测试显示,1kb/s 2DNMF-WI编码器合成语音的质量稍差于2kb/s的NMF-WI语音编码算法. 展开更多
关键词 语音编码 波形内插 特征波形 二维非负矩阵分解 两帧联合
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单时频谱非负矩阵编码与解调的特征提取 被引量：1
6
作者 张焱 蔡有鑫 +2 位作者 王平 韩延 黄庆卿 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期238-247,共10页
非负矩阵分解(NMF)作为一种矩阵分解以及非线性维数约简工具,被广泛用于多样本振动时频谱的分解编码以及特征提取,但单样本振动时频谱的NMF编码、尤其NMF分解向量与振动时频谱分量间关联关系尚缺乏探讨。阐述了单时频谱编码与解调的特... 非负矩阵分解(NMF)作为一种矩阵分解以及非线性维数约简工具,被广泛用于多样本振动时频谱的分解编码以及特征提取,但单样本振动时频谱的NMF编码、尤其NMF分解向量与振动时频谱分量间关联关系尚缺乏探讨。阐述了单时频谱编码与解调的特征提取原理,重点分析了NMF对单时频谱基于部分的特征表示能力、单时频谱NMF基向量的带通滤波幅频特性(BFAC)、以及NMF编码向量与时频谱分量的同步变化特性。提出单时频谱NMF编码与解调的两种特征提取新方法,即基于NMF基向量的滤波解调和NMF编码向量直接解调,定义一种BFAC指数指标和基向量归一化的NMF编码优化迭代规则分别用于NMF低维参数自适应选取和优化求解过程。将所提方法用于仿真信号以及齿轮箱振动信号分析,6.4 k长度数据在给定因子分解秩和NMF最大迭代300次终止条件设定下的特征提取用时约3.5 s,同时实现了对信噪比为-10 dB仿真信号以及多故障齿轮箱振动信号中故障特征的提取。 展开更多
关键词 特征提取 故障诊断 时频谱 非负矩阵分解 编码 解调
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非负矩阵分解及其在图像压缩中的应用 被引量：5
7
作者 张永鹏 郑文超 张晓辉 《西安邮电学院学报》 2008年第3期58-61,共4页
矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具。非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解为分析局部特征... 矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具。非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解为分析局部特征和整体特征之间的关系提供了一种思路,即整体特征是局部特征的非负线性组合,局部特征在构成整体特征时不会产生正负抵消的情况。本文介绍非负矩阵分解的基本思想,结合研究工作讨论在概率模型的框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法,以及非负矩阵分解在图像压缩中的实际应用。 展开更多
关键词 非负数据 数据压缩 局部非负矩阵分解 非负稀疏编码
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基于类别信息和稀疏表示的非负矩阵分解 被引量：1
8
作者 张骏 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第5期607-610,共4页
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... 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. 展开更多
关键词 非负矩阵分解 稀疏表示分类 模式识别
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