NSCT和非负矩阵分解的图像融合方法

非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT）是一种新的多尺度变换,它同时具有方向性、各向异性和平移不变性,能有效地表示图像的边沿与轮廓。非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征。提出了一种基于NSCT和NMF的图像融合方法。首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低通子带系数和各带通子带系数;其次将低通子带系数作为原始数据,选取特征空间的维数为1,利用非负矩阵分解得到包含特征基的低通子带系数;对各带通子带系数采取绝对值最大的原则进行系数选择,得到融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果优于Laplacian方法、小波方法和NMF方法。     

组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析的特征提取方法*

通过对投影非负矩阵分解(NMF)和二维Fisher线性判别的分析,针对NMF的特征提取存在无监督学习以及特征维数高的问题,提出了组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析(SPGNMFICA)的特征提取方法。首先对样本进行投影梯度的非负矩阵分解,将得到的NMF子图像进行二维Fisher线性判别,主要反映类间差异信息构建子空间;对子空间的向量进行独立分量分析(ICA),得到独立分量特征空间;其次将样本在独立分量特征空间上进行投影;最后使用径向基网络对投影系数进行识别。通用人脸库ORL和YALE的识别实验证明,该算法是一种有效的特征提取和识别方法。     

稀疏LNMF算法在图像局部特征提取中的应用

考虑自然图像的先验稀疏结构及其特征子空间的局部性,在局部非负矩阵分解（LNMF）算法的基础上,提出一种具有稀疏约束的局部非负矩阵分解（SC-LNMF）神经网络算法。使用两类自然属性不同的图像在不同的维数下对SC-LNMF网络进行训练,该方法都能成功地提取出训练图像的局部特征。与NMF、LNMF特征提取方法相比,实验对比结果证明了SC-LNMF算法能够模拟大脑初级视觉系统V1区感受野的特性,进一步证实了该算法在图像局部特征提取中的有效性和实用性。     

基于小波变换和二维非负矩阵分解的人脸识别算法

结合二维离散小波变换(2DDWT)和二维非负矩阵分解(2DNMF)两者的优点,提出了一种新的人脸识别融合算法2DDWT+2DNMF。首先利用小波变换把人脸图像分解成四个子块频带区域,并对三个高频子块进行图像融合,然后对低频子块和融合图像进行二维非负矩阵分解以提取特征,进而对特征数据进行加权处理。ORL和YALE人脸数据库中的识别实验表明,与PCA、SVD、NMF以及2DDWT+NMF算法相比,新融合算法能有效缩短训练时间和提高识别率。     

基于小波变换和NMF的人脸识别方法的研究

为了克服PCA、ICA等传统方法在人脸图像特征抽取时存在速度慢、识别率低的缺点，该文提出了一种将非负矩分解思想应用于人脸特征提取的算法。利用小波变换对人脸图像进行分解，对其中包含主要信息的低频子带运用NMF构造特征子空间，在子空间内实现识别。实验结果表明，该方法实用、有效，减少了计算量，提高了系统的识别率，使识别率达到90％以上，有着广泛的研究价值和应用 前景。     

直线导轨面缺陷检测与分类方法

为解决复杂背景下直线导轨面缺陷识别难的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵（Gray level co-occurrence matrix,GLCM）和非负矩阵分解（Non-negative matrix factor,NMF）的纹理背景抑制来实现缺陷特征增强的方法。首先,利用GLCM多特征统计量重构导轨面背景纹理图,实现一定程度上的纹理背景抑制;接着,将纹理图均分成若干子图像块,随机抽取一定的子图像块进行NMF训练;然后,将NMF分解出的基图像同纹理图中相同大小图像块遍历求其欧式距离,并将距离平均后赋值给纹理图中相应图像块的中心像素点,以进一步实现纹理背景抑制和缺陷特征增强。最后,基于K-means聚类和支持向量机对缺陷进行分类识别。实验结果中对测试集中的划痕、裂纹和撞伤缺陷识别准确率分别为89.06%,88.46%和95.12%,表明该方法能抑制纹理背景和增强缺陷特征,有效分离出缺陷并识别其类型。     

非负矩阵分解在遥感图像融合中的应用

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）算法是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解方法在图像处理领域具有十分重要的应用意义。介绍了非负矩阵分解的基本思想,讨论了非负矩阵分解用于图像融合的可能性,并实现了基于非负矩阵分解的遥感SAR图像与SPOT图像的融合,NMF能通过观测图像数据找到图像的基矩阵,发现图像的特征,从而最终获得融合图像。不仅对基于NMF的融合方法进行了实验,而且对基于NMF的融合方法和基于小波的融合方法作了对比,并从主观和客观上来评价了这两种融合图像的质量。实验结果表明基于NMF的融合图像与原始的SAR图和基于小波的融合图像相比,能提供更多的信息,更适合作为实时定位的基准图。     

结合子采样和非负矩阵分解的稳健图像摘要

提出一种新颖的基于子采样和非负矩阵分解(NMF)的稳健图像摘要算法.算法首先将原始输入图像进行子采样得到一系列子图像,其次利用子采样图像的列相似性进行非负矩阵分解,最后由分解系数得到摘要序列.实验结果表明本算法对常见图像处理操作稳健,对恶意篡改敏感,同时用户密钥的使用保证了算法的安全性.     

基于降维Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类

针对传统高光谱图像分类算法忽略空间特征这个问题,提出一种基于Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类算法。首先,通过系数相关矩阵智能地对相邻和高相关光谱带进行分组;接着,在PCA投影子空间中提取每组中的Gabor特征,以量化局部方向和尺度特征;然后,结合保留非负矩阵分解的局部性以减少这些特征子空间的维度;最后,对降维特征进行高斯混合模型分类,并使用对数分类池决策融合规则将分类结果合并。实验结果表明,所提算法优于传统和现有的共计八种先进的分类算法。     

基于一种改进NMF算法的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计是人脸识别领域的一个重要研究方向,同时也是一个难点。对此,提出了一种改进的NMF算法来实现人脸年龄估计,该算法首先对NMF分解的基图像进行判别分析,保留最具判别力的基图像来构造子空间,然后将整体训练集图像向得到的子空间进行投影,并用RBF(radial basis function)神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计,实验结果表明,该算法获得了较好的测试结果。     

一种改进的基于NMF的人脸识别方法

针对NMF(非负矩阵分解)算法基于局部特征提取的特点,提出了一种对NMF基矩阵的处理方法,以提高在局部遮挡环境下人脸识别系统的识别率。首先使用离散小波变换得到样本的低频信息,利用NMF得到基矩阵;然后通过阈值判断提取能够突出表现人脸特征的部分,得到优化后的特征子空间,并将样本在该子空间上投影;最后使用支持向量机对所得到的投影系数分类。实验结果表明,优化算法其运算时间较短,且能有效地提高人脸在部分遮挡环境中的识别率。     

基于LNMF分解的人脸识别

人脸识别在模式识别领域的发展和应用方面都有着重要意义,目前是一个非常活跃的研究方向。在基于子空间方法的人脸识别中,提出用局部NMF方法提取人脸子空间特征,该方法能够提取图像的局部特征信息,有利于提高人脸识别率。文章将Bagging思想用于神经网络,进一步提高神经网络的分类准确率和泛化能力。     

基于NMF图像重构的人脸识别

由传统的人脸识别方法产生的人脸特征子空间通常是由人脸库中所有训练样本产生的一个通用子空间,该空间更多地包含了所有人脸样本的共性特征,而忽略了个性特征。该文提出一种基于NMF图像重构的方法,以单个人的训练样本集获取其人脸特征子空间,将识别图像向每一个特征子空间中进行映射及重构,并以重构图像的误差作为判据实现人脸识别。在ORL标准人脸库进行的计算机仿真证实了该方法的有效性。     

图像融合的非负矩阵分解算法

提出一种将非负矩阵分解思想用于图像融合的算法．在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数可以获取原始数据的局部特征．首先分析了使用非负矩阵分解算法提取图像综合特征的原理,并给出了一个可视化实例;将参与融合的图像作为原始数据,特征空间的维数选为1,利用非负矩阵分解得到的特征基包含了原始图像的整体特征,这个特征基图像就是原始图像的融合结果．多类不同模态图像融合的实验结果表明,文中算法比小波变换的方法具有更好的融合效果．     

基于描述特征的人脸识别研究

针对基于主成分分析识别人脸存在计算复杂、不能准确地估计训练图像的协方差矩阵等问题,提出了一种基于描述特征的人脸识别算法(Expressive feature face recognitionalgorithm, EFFRA).该算法用训练图像的右奇异向量代替PCA求解的子空间的基向量,避免了将人脸图像转换成图像向量,明显降低了计算复杂性.进一步研究发现,EFFRA提取的每一个主成分向量中含有冗余,在此基础上,利用PCA实现了EFFRA的简化算法(MEFFRA),在ORL和Essex数据库上的实验结果表明,EFFRA及MEFFRA明显优于特征脸算法,MEFFRA的识别精度略好于EFFRA,但明显减少了对存储空间的需求.     

A comparative study of facial appearance modeling methods for active appearance models

Active appearance models (AAMs) have been widely used in many face modeling and facial feature extraction methods. One of the problems of AAMs is that it is difficult to model a sufficiently wide range of human facial appearances, the pattern of intensities across a face image patch. Previous researches have used principal component analysis (PCA) for facial appearance modeling, but there has been little analysis and comparison between PCA and many other facial appearance modeling methods such as non-negative matrix factorization (NMF), local NMF (LNMF), and non-smooth NMF (ns-NMF). The main contribution of this paper is to find a suitable facial appearance modeling method for AAMs by a comparative study. In the experiments, PCA, NMF, LNMF, and ns-NMF were used to produce the appearance model of the AAMs and the root mean square (RMS) errors of the detected feature points were analyzed using the AR and BERC face databases. Experimental results showed that (1) if the appearance variations of testing face images were relatively non-sparser than those of training face images, the non-sparse methods (PCA, NMF) based AAMs outperformed the sparse methods (nsNMF, LNMF) based AAMs. (2) If the appearance variations of testing face images are relatively sparser than those of training face images, the sparse methods (nsNMF) based AAMs outperformed the non-sparse methods (PCA, NMF) based AAMs.     

融合LTP与Fisherfaces的分块人脸识别

提出一种融合局部三值模式(LTP)和Fisherfaces进行人脸识别的方法,运用LTP算子提取分块人脸灰度图像的LTP直方图序列,采用Fisherfaces方法对采样后的特征进行特征选择,根据最近邻原则进行识别。该算法不仅能提取人脸纹理信息,大幅降低训练数据量,而且数据量的维数与原始图像大小无关。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率。     

一种新的多人脸检测方法研究

自动人脸检测是人脸识别系统的一个重要部分,本文提出了一种新的基于独立成分分析（ICA）和多项式神经网络（PNN）相结合的人脸检测方法,该方法首先在训练样本中使用ICA分离出代表人脸和非人脸特征子空间的独立影像基,把训练图像映射到该子空间降维后作为PNN网络的输入训练网络;对测试图像采用移动多尺度窗口提取图像模式,采用ICA降维后输入PNN网络,进而分类检测出人脸和非人脸。算法通过CMU-MIT的复杂背景人脸库中的多人脸图像进行实验,得到很高的检测率和较低的误检率.