邻域保持判别非负矩阵分解

摘要：

非负矩阵分解(NMF)是一种新的矩阵分解技术,为了提高NMF算法的识别率,提出了一种新的方法--邻域保持判别非负矩阵分解(NPDNMF),该方法通过将邻域保持判别分析(NPDA)与NMF相结合来实现.邻域保持判别分析是一个将线性判别分析(LDA)与局部保持投影(LPP)综合考虑的判别分析方法,该算法既保持了LDA的判别能力,同时又可以保持原始数据的几何结构.通过将NPDA与NMF相结合,提取得到局部化同时又有很强判别能力的基图像.在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,结果表明该方法得到较好的识别效果.

关键词：线性判别分析、邻域保持判别分析、局部保持投影、非负矩阵分解

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60675013,10531030;国家重点基础研究发展规划973the National Grand Basic Research 973 Program of China under Grant 2007CB311002

在线出版日期：2011-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：163-166