OPT OpenIR  > 瞬态光学技术国家重点实验室
基于低秩恢复的非负矩阵分解方法
李学龙; 董永生; 崔国盛
2016-04-14
公开日期2016-09-07
授权国家中国
专利类型发明
摘要本发明属于信息处理技术领域,具体涉及一种基于低秩恢复的非负矩阵分解方法,包括以下步骤:1】将原始数据库中的每个图像样本均转换为向量,构成m×n的原始数据矩阵X;m为图像样本的维数,n为图像样本的个数;2】对原始数据矩阵X进行低秩稀疏分解;2.1】设置低秩矩阵的秩为r,设置稀疏矩阵的稀疏度为k;2.2】采用双边随机投影算法求解原始数据矩阵X的秩为r的低秩矩阵L和稀疏度为k的稀疏矩阵S;3】对步骤2】中求解得到的低秩矩阵L进行非负矩阵分解,得到基矩阵W和编码矩阵H。本发明通过低秩稀疏分解得到数据低秩成分和稀疏成分,并对去除稀疏噪声部分的低秩成分进行非负分解,从而使得非负分解结果免受噪声的干扰。
主权项1】将原始数据库中的每个图像样本均转换为向量,构成m×n的原始数据矩阵X;m为图像样本的维数,n为图像样本的个数;
授权日期2016-10-05
专利号CN201610230629.4
语种中文
专利状态审查中-实审
文献类型专利
条目标识符http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29720
专题瞬态光学技术国家重点实验室
作者单位中国科学院西安光学精密机械研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
李学龙,董永生,崔国盛. 基于低秩恢复的非负矩阵分解方法. CN201610230629.4[P]. 2016-04-14.
条目包含的文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
CN_105930308_A.pdf(184KB)专利 开放获取CC BY-NC-SA请求全文
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[李学龙]的文章
[董永生]的文章
[崔国盛]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[李学龙]的文章
[董永生]的文章
[崔国盛]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[李学龙]的文章
[董永生]的文章
[崔国盛]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。