基于NMF和LPP的降维方法

摘要：

NMF是一种近年来常用的降维方法.NMF在图像检索、人脸识别和信号处理等方面得到广泛的应用,其分解后所产生的分量的非负性要求,使数据处理得到很好的效果.NMF在分解过程中未考虑到数据的内在几何性质和局部结构,就存在着不能准确的处理数据的问题.本文提出一种把NMF与LPP相结合的降维方法.该方法应用在图像检索上,因为LPP能够保留数据的内在几何性质和局部结构,降低影响图像检索的的因素,从而提高了图像检索的效率.再从Corel数据库进行实验,来证明此方法确实能够提高了检索准确性.

关键词：NMF(非负矩阵分解)、LPP(局部保留映射)、图像检索、K-means聚类

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题基金20070101;辽宁省教育厅高等学校科学研究基金2008344

在线出版日期：2012-04-21（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：60-63