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一种基于联合CSVD-2DNMF的人脸识别算法
1
作者
李孔震
王炳和
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第29期7616-7620,共5页
类估计基空间奇异值分解算法(CSVD)克服了奇异值分解(SVD)造成的重构图像基空间不一致的本质缺陷,但在一定程度上削弱了图像的类别特征。二维非负矩阵分解算法(2DNMF)能在一定程度上避免NMF识别算法中因图像向量化而造成的结构信息丢失...
类估计基空间奇异值分解算法(CSVD)克服了奇异值分解(SVD)造成的重构图像基空间不一致的本质缺陷,但在一定程度上削弱了图像的类别特征。二维非负矩阵分解算法(2DNMF)能在一定程度上避免NMF识别算法中因图像向量化而造成的结构信息丢失、内存花销大等不足,但是随着训练样本数量的增多,迭代速度慢、训练时间长等缺陷也将凸显。根据CSVD与2DNMF的优缺点,提出了人脸识别的联合CSVD-2DNMF算法,进而运用提出的算法在Matlab平台上对ORL人脸数据库中的人脸图像进行了识别实验。实验结果表明该算法能有效的缩短训练时间和提高识别率。
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关键词
人脸识别
奇异值分解
类估计基空间奇异值分解
非负矩阵分解
二维非负矩阵分解
联合
CSVD-
2dnmf
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职称材料
二维非负矩阵分解在齿轮故障诊断中的应用
被引量:
9
2
作者
李兵
米双山
+2 位作者
刘鹏远
刘东升
张培林
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期836-840,868,共5页
针对齿轮故障信号时频分布识别问题,提出采用二维非负矩阵分解技术提取时频分布矩阵特征参数的方法。采用S变换技术将齿轮故障信号变换至时频域,为克服传统的一维非负矩阵分解对矩阵向量化带来的维数过高和结构信息损失问题,提出采用二...
针对齿轮故障信号时频分布识别问题,提出采用二维非负矩阵分解技术提取时频分布矩阵特征参数的方法。采用S变换技术将齿轮故障信号变换至时频域,为克服传统的一维非负矩阵分解对矩阵向量化带来的维数过高和结构信息损失问题,提出采用二维非负矩阵分解技术直接对信号时频分布矩阵提取特征参数。对齿轮5种状态下信号时频分布矩阵的特征提取和分类结果表明,二维非负矩阵分解技术无论在计算效率还是分类精度上都明显优于一维非负矩阵分解技术。
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关键词
齿轮
故障诊断
特征提取
时频分布
二维非负矩阵分解
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职称材料
基于(2D)^2NMF及其改进算法的人脸识别
被引量:
7
3
作者
高宏娟
潘晨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第7期1660-1662,1666,共4页
非负矩阵分解(NMF)是基于部分的特征提取方法,能够克服局部遮挡和光照问题,在图像识别任务中效果较好。然而传统算法中,NMF提取的特征是非正交的,且二维图像常被向量化处理,不仅丢失一些结构信息,还导致了数据的高维,不利于提高识别精...
非负矩阵分解(NMF)是基于部分的特征提取方法,能够克服局部遮挡和光照问题,在图像识别任务中效果较好。然而传统算法中,NMF提取的特征是非正交的,且二维图像常被向量化处理,不仅丢失一些结构信息,还导致了数据的高维,不利于提高识别精度和速度。利用图像矩阵取代传统的图像向量表示,提出新的(2D)2NMF方法提取二维图像特征,并通过特征正交化和图像变形等措施,改善了算法性能。人脸识别实验表明,上述措施能够有效提高识别的精度和速度。
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关键词
人脸识别
非负矩阵分解
二维非负矩阵分解
对角化
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职称材料
基于NMF改进算法的人脸识别仿真研究
被引量:
5
4
作者
高宏娟
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011年第12期232-235,303,共5页
研究人脸识别性能问题,由于要求图像识别处理精度高,速度快,传统的非负矩阵分解方法,在NMF矩阵的构建过程中,图像向量化会导致图像结构信息丢失,会对分类识别造成负面影响,使识别精度不是很理想。图像向量的高维数据使得NMF分解速度慢,...
研究人脸识别性能问题,由于要求图像识别处理精度高,速度快,传统的非负矩阵分解方法,在NMF矩阵的构建过程中,图像向量化会导致图像结构信息丢失,会对分类识别造成负面影响,使识别精度不是很理想。图像向量的高维数据使得NMF分解速度慢,从而影响识别速度。为了提高人脸识别性能,提出了(2D)2NMF方法,将混合正交基策略用于2DNMF和(2D)2NMF方法中,并且采用了线性SVM加权手段对2DNMF方法(、2D)2NMF方法分解得到的特征进行再一次选择。用ORL人脸库进行测试,结果表明,改进方法和策略有着更高的识别精度和更快的识别速度,为实际应用提供了依据。
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关键词
非负矩阵分解
人脸识别
二维非负矩阵分解
并行的二维非负矩阵分解
混合正交基
支持向量机
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职称材料
非负矩阵因子及在人脸表情识别中的应用
被引量:
1
5
作者
黄勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第26期182-183,187,共3页
提出了一种基于二维非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法直接将2维人脸表情图像矩阵作为2维矩阵并结合NMF进行表情特征提取,称之为2DNMF。与NMF等不同,2DNMF充分利用表情图像矩阵中的行向量间的信息和列向量间的信息,尽可能地保留...
提出了一种基于二维非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法直接将2维人脸表情图像矩阵作为2维矩阵并结合NMF进行表情特征提取,称之为2DNMF。与NMF等不同,2DNMF充分利用表情图像矩阵中的行向量间的信息和列向量间的信息,尽可能地保留了原始的表情信息。基于CED-WYU(1.0)和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明,基于2维非负矩阵因子的特征提取方法能有效地提高识别率及效率。
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关键词
非负矩阵因子
2维非负矩阵因子
表情识别
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职称材料
高斯核非负矩阵因子及其在表情识别中的应用
6
作者
黄勇
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第6期273-274,292,共3页
提出一种基于高斯核非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法引入高斯核函数并结合NMF(Non-negative Matrix Factorization)进行表情特征提取,称之为GKNMF。与NMF、2DNMF(2-Dimensional Non-negative Matrix Factorization)等方法不同,G...
提出一种基于高斯核非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法引入高斯核函数并结合NMF(Non-negative Matrix Factorization)进行表情特征提取,称之为GKNMF。与NMF、2DNMF(2-Dimensional Non-negative Matrix Factorization)等方法不同,GKNMF通过基于高斯核的非线性映射可从原始表情数据中提取更多线性和非线性的有用信息,尽可能地保留原始的表情信息。根据JAFFE和CED-WYU(1.0)两个表情数据库的识别结果表明,GKNMF特征提取方法能有效地提高识别率。
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关键词
非负矩阵因子
2维非负矩阵因子
高斯核非负矩阵因子
表情识别
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职称材料
基于2维非负矩阵分解的时频图像压缩在柴油机故障诊断中的应用
被引量:
1
7
作者
史润泽
李兵
《兵工自动化》
2019年第7期21-25,共5页
针对1维非负矩阵分解技术对2维矩阵特征降维时,会产生数据量巨大、计算效率低下和丢失原始数据结构信息的问题,引入2维非负矩阵分解技术。通过S变换得到振动信号的时频图像,用1DNMF和2DNMF分别压缩时频图像,对压缩后的图像信息进行分类...
针对1维非负矩阵分解技术对2维矩阵特征降维时,会产生数据量巨大、计算效率低下和丢失原始数据结构信息的问题,引入2维非负矩阵分解技术。通过S变换得到振动信号的时频图像,用1DNMF和2DNMF分别压缩时频图像,对压缩后的图像信息进行分类,对柴油机在8种状态下的振动信号进行采集,并采用最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器进行实验对比。结果表明,2维非负矩阵分解技术比原始的1维技术计算效率更高,故障诊断更精准。
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关键词
时频图像压缩
2维非负矩阵分解
柴油机
特征提取
故障诊断
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职称材料
题名
一种基于联合CSVD-2DNMF的人脸识别算法
1
作者
李孔震
王炳和
机构
武警工程大学通信工程系
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第29期7616-7620,共5页
基金
航空基金(20112096016)资助
文摘
类估计基空间奇异值分解算法(CSVD)克服了奇异值分解(SVD)造成的重构图像基空间不一致的本质缺陷,但在一定程度上削弱了图像的类别特征。二维非负矩阵分解算法(2DNMF)能在一定程度上避免NMF识别算法中因图像向量化而造成的结构信息丢失、内存花销大等不足,但是随着训练样本数量的增多,迭代速度慢、训练时间长等缺陷也将凸显。根据CSVD与2DNMF的优缺点,提出了人脸识别的联合CSVD-2DNMF算法,进而运用提出的算法在Matlab平台上对ORL人脸数据库中的人脸图像进行了识别实验。实验结果表明该算法能有效的缩短训练时间和提高识别率。
关键词
人脸识别
奇异值分解
类估计基空间奇异值分解
非负矩阵分解
二维非负矩阵分解
联合
CSVD-
2dnmf
Keywords
face recognition SVD CSVD NMF
2dnmf
joint CSVD-
2dnmf
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
二维非负矩阵分解在齿轮故障诊断中的应用
被引量:
9
2
作者
李兵
米双山
刘鹏远
刘东升
张培林
机构
军械工程学院四系
军械工程学院一系
出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期836-840,868,共5页
文摘
针对齿轮故障信号时频分布识别问题,提出采用二维非负矩阵分解技术提取时频分布矩阵特征参数的方法。采用S变换技术将齿轮故障信号变换至时频域,为克服传统的一维非负矩阵分解对矩阵向量化带来的维数过高和结构信息损失问题,提出采用二维非负矩阵分解技术直接对信号时频分布矩阵提取特征参数。对齿轮5种状态下信号时频分布矩阵的特征提取和分类结果表明,二维非负矩阵分解技术无论在计算效率还是分类精度上都明显优于一维非负矩阵分解技术。
关键词
齿轮
故障诊断
特征提取
时频分布
二维非负矩阵分解
Keywords
gear,fault diagnosis,feature extraction,time-frequency distribution,two-dimensional non-negative matrix factorization (
2dnmf
)
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于(2D)^2NMF及其改进算法的人脸识别
被引量:
7
3
作者
高宏娟
潘晨
机构
宁夏大学数学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第7期1660-1662,1666,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60663003)
宁夏自然科学基金资助项目(NZ0610)
文摘
非负矩阵分解(NMF)是基于部分的特征提取方法,能够克服局部遮挡和光照问题,在图像识别任务中效果较好。然而传统算法中,NMF提取的特征是非正交的,且二维图像常被向量化处理,不仅丢失一些结构信息,还导致了数据的高维,不利于提高识别精度和速度。利用图像矩阵取代传统的图像向量表示,提出新的(2D)2NMF方法提取二维图像特征,并通过特征正交化和图像变形等措施,改善了算法性能。人脸识别实验表明,上述措施能够有效提高识别的精度和速度。
关键词
人脸识别
非负矩阵分解
二维非负矩阵分解
对角化
Keywords
face recognition
Non-negative Matrix Factorization (NMF)
2dnmf
diagonalization
rothogonalization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于NMF改进算法的人脸识别仿真研究
被引量:
5
4
作者
高宏娟
机构
宁夏大学新华学院
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011年第12期232-235,303,共5页
基金
宁夏大学科学研究基金((E)ndzr09-48)
文摘
研究人脸识别性能问题,由于要求图像识别处理精度高,速度快,传统的非负矩阵分解方法,在NMF矩阵的构建过程中,图像向量化会导致图像结构信息丢失,会对分类识别造成负面影响,使识别精度不是很理想。图像向量的高维数据使得NMF分解速度慢,从而影响识别速度。为了提高人脸识别性能,提出了(2D)2NMF方法,将混合正交基策略用于2DNMF和(2D)2NMF方法中,并且采用了线性SVM加权手段对2DNMF方法(、2D)2NMF方法分解得到的特征进行再一次选择。用ORL人脸库进行测试,结果表明,改进方法和策略有着更高的识别精度和更快的识别速度,为实际应用提供了依据。
关键词
非负矩阵分解
人脸识别
二维非负矩阵分解
并行的二维非负矩阵分解
混合正交基
支持向量机
Keywords
NMF
Face recognition
2dnmf
(2D)2NMF
Mixed-orthogonal basis
SVM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
非负矩阵因子及在人脸表情识别中的应用
被引量:
1
5
作者
黄勇
机构
柳州铁道职业技术学院电子工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第26期182-183,187,共3页
文摘
提出了一种基于二维非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法直接将2维人脸表情图像矩阵作为2维矩阵并结合NMF进行表情特征提取,称之为2DNMF。与NMF等不同,2DNMF充分利用表情图像矩阵中的行向量间的信息和列向量间的信息,尽可能地保留了原始的表情信息。基于CED-WYU(1.0)和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明,基于2维非负矩阵因子的特征提取方法能有效地提高识别率及效率。
关键词
非负矩阵因子
2维非负矩阵因子
表情识别
Keywords
Non-negative Matrix Factorization(NMF)
2-Dimensional Non-negative Matrix Factorization(
2dnmf
)
expression recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
高斯核非负矩阵因子及其在表情识别中的应用
6
作者
黄勇
机构
柳州铁道职业技术学院电子工程系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第6期273-274,292,共3页
文摘
提出一种基于高斯核非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法引入高斯核函数并结合NMF(Non-negative Matrix Factorization)进行表情特征提取,称之为GKNMF。与NMF、2DNMF(2-Dimensional Non-negative Matrix Factorization)等方法不同,GKNMF通过基于高斯核的非线性映射可从原始表情数据中提取更多线性和非线性的有用信息,尽可能地保留原始的表情信息。根据JAFFE和CED-WYU(1.0)两个表情数据库的识别结果表明,GKNMF特征提取方法能有效地提高识别率。
关键词
非负矩阵因子
2维非负矩阵因子
高斯核非负矩阵因子
表情识别
Keywords
Non-negative matrix factor(NMF) 2 dimensional NMF(
2dnmf
) GKNMF Expression recognition
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于2维非负矩阵分解的时频图像压缩在柴油机故障诊断中的应用
被引量:
1
7
作者
史润泽
李兵
机构
中国人民解放军
陆军工程大学石家庄校区导弹工程系
出处
《兵工自动化》
2019年第7期21-25,共5页
基金
国家自然科学基金(51205405)
文摘
针对1维非负矩阵分解技术对2维矩阵特征降维时,会产生数据量巨大、计算效率低下和丢失原始数据结构信息的问题,引入2维非负矩阵分解技术。通过S变换得到振动信号的时频图像,用1DNMF和2DNMF分别压缩时频图像,对压缩后的图像信息进行分类,对柴油机在8种状态下的振动信号进行采集,并采用最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器进行实验对比。结果表明,2维非负矩阵分解技术比原始的1维技术计算效率更高,故障诊断更精准。
关键词
时频图像压缩
2维非负矩阵分解
柴油机
特征提取
故障诊断
Keywords
time-frequency image compression
2D non-negative matrix factorization (
2dnmf
)
engine
featureextraction
fault diagnosis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于联合CSVD-2DNMF的人脸识别算法
李孔震
王炳和
《科学技术与工程》
北大核心
2012
0
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职称材料
2
二维非负矩阵分解在齿轮故障诊断中的应用
李兵
米双山
刘鹏远
刘东升
张培林
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2012
9
下载PDF
职称材料
3
基于(2D)^2NMF及其改进算法的人脸识别
高宏娟
潘晨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
7
下载PDF
职称材料
4
基于NMF改进算法的人脸识别仿真研究
高宏娟
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011
5
下载PDF
职称材料
5
非负矩阵因子及在人脸表情识别中的应用
黄勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
1
下载PDF
职称材料
6
高斯核非负矩阵因子及其在表情识别中的应用
黄勇
《计算机应用与软件》
CSCD
2011
0
下载PDF
职称材料
7
基于2维非负矩阵分解的时频图像压缩在柴油机故障诊断中的应用
史润泽
李兵
《兵工自动化》
2019
1
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职称材料
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