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使用列坐标下降的稀疏非负张量分解
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使用列坐标下降的稀疏非负张量分解
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论文研究-基于低秩表示的非负张量分解算法.pdf
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为了提高图像分类准确率,提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展,低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度,由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性,所以低秩表示能有效地分析和处理矩阵数据,把低秩表示引入到张量模型中,即引入到非负张量分解算法中,进一步扩展非负张量分解算法。实验结果表明,所提算法与其他相关算法相比,分类结果较好。
非负张量分解及应用
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在现实生活中,往往存在着大量多维数据,例如视频流数据,文本数据, RGB图像等。传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵形式, 利用矩阵分析方法,例?蛔PCA,SVD,NMF,进行特征提取、聚类、分类等操 作,这无疑破坏了数据原本的空间结构,增加了分析结果的不准确性,而张量 在分析数据的同时,能够保持多维数据的空间结构不被破坏,这极大地引起了 学者们的研究热情。张量即多维数组,它是向量和
基于非负张量分解的音频分类方法
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为了提高音频数据分类正确率,提出一种通过非负张量分解(NTF)的分类方法. 音频信号经过预处理后, 提取声学特征和感知特征参数,然后构建非负的 3 阶音频张量,其各阶分别对应特征、帧、样本;其次,通过 NTF 得到每一类音频的核张量与因子矩阵,让测试样本构建的张量与各类型音频的因子矩阵的转置进行张量乘,得到对 核张量的近似;最后,通过 Frobenius 范数进行相似性度量,完成分类. 使用古典音
使用卷积非负Tucker分解进行多因素稀疏特征提取
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使用稀疏约束非负矩阵分解算法的跨年龄人脸识别 (2012年)
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人脸识别技术中除光线、姿态、表情因素外,由于年龄变化而导致的人脸形状和纹理上的变化会极大程度地影响人脸识别系统性能.对此,提出了一种使用稀疏非负矩阵分解算法来实现人脸老化模拟,然后将此方法应用于具有年龄跨度的人脸识别上,通过模拟虚拟样本来增强识别效果.实验结果表明,年龄跨度对人脸识别的确有较大的影响;当系数矩阵保持稀疏时,非负矩阵分解算法具有更强的特征提取能力;经过老化模拟增加虚拟样本后,其纹理老
Image-Processing:包含在计算机视觉、图像处理和机器学习的交叉点基于奇异值分解和霍夫曼编码使用稀疏矩阵和张量投影到示例正交基上来实现紧凑图像表示算法的程序
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作为非负矩阵分解的多线性推广,非负张量分解已被成功地应用在信号处理、计算机视觉、数据挖掘和神经科学等领域中。提出了非负张量分解的一种快速算法。首先,将大的张量数据视做多元连续函数的离散化,对其进行采样...
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基于非负张量分解的视频篡改检测方法
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非负矩阵分解 (NMF) nmf.m是一个用于执行 NMF 算法的程序。当 A 为非负矩阵时, nmf(A,10) 返回 A 的 NMF,以 10 作为目标低等级。这两个参数(输入数据矩阵和目标低秩)是必需的,而其他参数是可选的。目标低秩的...
张量cp分解matlab代码-SpTenDecomp:具有定向因子水平稀疏性的张量分解
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