| 基于低秩恢复的非负矩阵分解方法 |
| 李学龙; 董永生; 崔国盛
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| 2016-04-14
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| 公开日期 | 2016-09-07
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| 授权国家 | 中国
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| 专利类型 | 发明
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| 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
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| 专利号 | CN201610230629.4
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| 语种 | 中文
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| 专利状态 | 审查中-实审
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| 文献类型 | 专利
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| 条目标识符 | http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29720
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| 专题 | 瞬态光学研究室
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| 作者单位 | 中国科学院西安光学精密机械研究所
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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.
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