一种组合类别信息的非负矩阵分解方法及其应用

编号 zgly0000600089

文献类型 期刊论文

文献题名 一种组合类别信息的非负矩阵分解方法及其应用

作者 李勇智  杨静宇 

作者单位 南京林业大学信息科学技术学院  南京理工大学计算机科学与技术学院 

母体文献 系统仿真学报 

年卷期 2008,20(7)

页码 1803-1807

年份 2008 

分类号 TP391 

关键词 非负矩阵分解  组合类别信息的非负矩阵分解  特征提取  人脸识别 

文摘内容 基于非负矩阵分解理论,提出一种新的有监督的特征提取方法,它具有二个特点：一是在特征提取过程中它直接利用训练样本的类别信息,二是在计算上仍然采用与非负矩阵分解方法相同数学公式,因此这种新特征提取方法被称为组合类别信息的非负矩阵分解(CINMF)方法。另外,在分类时本文提出了基于两种特征融合的分类策略进一步提高CINMF方法的识别率。通过在YALE人脸库和ORL人脸库上进行实验,结果表明本文提出的新方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解方法,甚至超过常用的主成分分析法(PCA)。